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边缘计算在智慧农业中的应用现状与展望
文献摘要：
互联网技术快速发展使得数据量剧增,云计算的数据集中处理模式存在实时性不足、能耗过高以及数据安全等一系列问题.边缘计算是在靠近数据源端执行计算的分散处理模式,与云计算相比具有低延迟、低成本、安全性高、个性化设计等优势.随着智慧农业迅速发展,结合深度学习的农业应用屡见不鲜,如作物病害检测、生长环境监测、作物自动采摘、无人农场管理等,边缘计算可以为农业多场景、复杂任务提供高效、可靠的新型数据处理方案.该研究概述了边缘计算的发展,计算架构及主要优势;介绍了边缘计算在农业中的应用背景,结合文献量分析,归纳了边缘计算在农业上的主要应用场景及相关智能农业装备,调研了现有常用边缘计算设备及性能参数,总结了适合边缘计算的主流深度学习算法及模型压缩方法.研究表明边缘计算在智慧农业中的应用有效促进了农业的数字化、智能化,未来在多场景、多功能边缘计算智能农业装备开发等领域将面临重大挑战和机遇.
文献关键词：
物联网;边缘计算;云计算;智慧农业;深度学习;模型压缩;模型部署
中图分类号：
作者姓名：
黄成龙;柯宇曦;华向东;杨俊雅;孙梦雨;杨万能
作者机构：
华中农业大学工学院,武汉 430070;华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室,武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]黄成龙;柯宇曦;华向东;杨俊雅;孙梦雨;杨万能-.边缘计算在智慧农业中的应用现状与展望)[J].农业工程学报,2022(16):224-234
A类：
B类：
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AB值：
0.40365
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