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智慧農業系統的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
智慧農業系統的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦廖建尚寫的 物聯網短距離無線通訊技術應用與開發 可以從中找到所需的評價。
另外網站鉅量物聯科技有限公司- 鉅量智慧農業系統也說明：系統 功能簡介 · 遠端隨時觀看並調整農場狀態 · 自動控制 (溫度超過或下雨，控制天窗開關） · 簡易安裝(使用太陽能、無線傳輸，節省日後維護成本） · 異常警報 (農場異常時發出 ...
南華大學 科技學院永續綠色科技碩士學位學程 林文賜所指導 李俊旺的 應用智慧科技於溫室精緻農業之成效評估 （2021），提出智慧農業系統關鍵因素是什麼，來自於智慧農業、溫室、物聯網。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 李宗演所指導 程垣維的 應用於智慧農業之輕量化物件偵測神經網路設計 （2021），提出因為有 智慧農業、物件偵測、邊緣運算、深度可分離卷積、MQTT的重點而找出了 智慧農業系統的解答。
最後網站交通大學陳文亮教授計畫團隊無毒智慧科技農業系統則補充：結合交通大學物聯網（IoT）、人工智慧（A.I.）以及生物科技團隊，以新一代農業設計師的角度，提供一條龍綜合性無毒智慧農業系統，創造新一代的務農環境。
物聯網短距離無線通訊技術應用與開發
為了解決智慧農業系統 的問題，作者廖建尚 這樣論述：
本書由淺入深地分析ZigBee、BLE和Wi-Fi短距離無線通訊技術，並利用這三種短距離無線通訊技術進行應用開發。本書先進行理論學習，在學習完理論知識之後再進行案例開發；針對每個案例，本書均給出了貼近社會和生活的開發場景、詳細的軟/硬體設計和功能實現過程；最後將理論學習和開發實踐結合起來。本書配有完整的開發代碼，讀者可以在代碼的基礎上快速地進行二次開發。 廖建尚，男，副教授，畢業于廣東工業大學通信與資訊系統專業，碩士，先任職於廣東交通職業技術學院。長期從事物聯網技術的開發和教學工作。 第1章 物聯網短距離無線通訊技術開發基礎 1 1．1 物聯網概述 1
1．1．1 物聯網的基本概念 2 1．1．2 物聯網的重點發展領域 4 1．1．3 物聯網中常用的技術 5 1．1．4 無線通訊技術概述 6 1．2 短距離無線通訊技術 8 1．2．1 常用的短距離無線通訊技術及應用場景 8 1．2．2 短距離無線通訊技術的學習路線、開發平臺和開發環境 11 1．2．3 小結 19 1．2．4 思考與拓展 19 第2章 ZigBee無線通訊技術應用開發 21 2．1 ZigBee無線通訊技術開發基礎 21 2．1．1 學習與開發目標 22 2．1．2 原理學習：ZigBee網路 22 2．1．3 開發實踐：構建智慧農業系統 25 2．1．4 小結 27 2．
1．5 思考與拓展 27 2．2 ZigBee開發平臺和開發工具 28 2．2．1 學習與開發目標 28 2．2．2 原理學習：CC2530和ZigBee協議棧 28 2．2．3 開發實踐：構建ZigBee網路 43 2．2．4 小結 47 2．2．5 思考與拓展 47 2．3 ZigBee協議棧解析與應用開發 47 2．3．1 學習與開發目標 48 2．3．2 原理學習：ZStack協議棧 48 2．3．3 開發實踐：構建智慧農業系統 64 2．3．4 小結 79 2．3．5 思考與拓展 79 2．4 ZigBee農業光照度採集系統開發與實現 79 2．4．1 學習與開發目標 79 2．4．
2 原理學習：ZigBee採集類程式介面 80 2．4．3 開發實踐：農業光照度採集系統設計 88 2．4．4 小結 100 2．4．5 思考與拓展 101 2．5 ZigBee農業遮陽系統開發與實現 101 2．5．1 學習與開發目標 101 2．5．2 原理學習：ZigBee控制類程式介面 102 2．5．3 開發實踐：ZigBee農業遮陽系統設計 106 2．5．4 小結 114 2．5．5 思考與拓展 114 2．6 ZigBee農業報警系統開發與實現 114 2．6．1 學習與開發目標 115 2．6．2 原理學習：ZigBee安防類程式介面 115 2．6．3 開發實踐：ZigBe
e農業報警系統設計 119 2．6．4 小結 126 2．6．5 思考與拓展 126 第3章 BLE無線通訊技術應用開發 127 3．1 BLE無線通訊技術開發基礎 128 3．1．1 學習與開發目標 128 3．1．2 原理學習：低功耗藍牙 128 3．1．3 開發實踐：構建智慧家居系統 135 3．1．4 小結 136 3．1．5 思考與拓展 136 3．2 BLE無線通訊技術開發平臺和開發工具 136 3．2．1 學習與開發目標 137 3．2．2 原理學習：CC2540和BLE協議棧 137 3．2．3 開發實踐：構建BLE網路 146 3．2．4 小結 150 3．2．5 思考與拓
展 150 3．3 BLE協議棧解析與應用開發 150 3．3．1 學習與開發目標 151 3．3．2 原理學習：BLE協議棧工作原理 151 3．3．3 開發實踐：構建BLE智慧家居系統 163 3．3．4 小結 173 3．3．5 思考與拓展 174 3．4 BLE智慧家居濕度採集系統開發與實現 174 3．4．1 學習與開發目標 174 3．4．2 原理學習：BLE採集類程式介面 174 3．4．3 開發實踐：智慧家居濕度採集系統設計 182 3．4．4 小結 189 3．4．5 思考與拓展 189 3．5 BLE智慧家居燈光控制系統開發與實現 189 3．5．1 學習與開發目標 190
3．5．2 原理學習：BLE控制類程式介面 190 3．5．3 開發實踐：智慧家居燈光控制系統設計 193 3．5．4 小結 200 3．5．5 思考與拓展 200 3．6 BLE智慧家居門磁報警系統開發與實現 200 3．6．1 學習與開發目標 200 3．6．2 原理學習：BLE安防類程式介面 201 3．6．3 開發實踐：BLE智慧家居門磁報警系統設計 204 3．6．4 小結 211 3．6．5 思考與拓展 211 第4章 Wi-Fi無線通訊技術應用開發 213 4．1 Wi-Fi無線通訊技術開發基礎 213 4．1．1 學習與開發目標 213 4．1．2 原理學習：Wi-Fi無線
通訊技術原理 214 4．1．3 開發實踐：構建Wi-Fi智慧家居系統 219 4．1．4 小結 220 4．1．5 思考與拓展 220 4．2 Wi-Fi無線通訊技術開發平臺與開發工具 221 4．2．1 學習與開發目標 221 4．2．2 原理學習：CC3200及其Wi-Fi協議棧 221 4．2．3 開發實踐：構建Wi-Fi網路 234 4．2．4 小結 237 4．2．5 思考與拓展 238 4．3 Wi-Fi協議棧解析與應用開發 238 4．3．1 學習與開發目標 238 4．3．2 原理學習：Wi-Fi協議棧 238 4．3．3 開發實踐：構建Wi-Fi智慧家居系統 245 4．3
．4 小結 251 4．3．5 思考與拓展 251 4．4 Wi-Fi智慧家居環境資訊採集系統開發與實現 251 4．4．1 學習與開發目標 252 4．4．2 原理學習：Wi-Fi採集類程式介面 252 4．4．3 開發實踐：Wi-Fi智慧家居環境資訊採集系統設計 261 4．4．4 小結 268 4．4．5 思考與拓展 268 4．5 Wi-Fi智慧家居飲水機控制系統開發與實現 268 4．5．1 學習與開發目標 269 4．5．2 原理學習：Wi-Fi控制類程式介面 269 4．5．3 開發實踐：Wi-Fi智慧家居飲水機控制系統設計 274 4．5．4 小結 281 4．5．5 思考與拓
展 281 4．6 Wi-Fi智慧家居安防系統開發與實現 281 4．6．1 學習與開發目標 281 4．6．2 原理學習：Wi-Fi安防類程式介面 282 4．6．3 開發實踐：智慧家居安防系統設計 287 4．6．4 小結 294 4．6．5 思考與拓展 294 第5章 物聯網綜合應用開發 295 5．1 物聯網綜合專案開發平臺 295 5．1．1 學習與開發目標 295 5．1．2 原理學習：智雲物聯平臺開發基礎 296 5．1．3 開發實踐：智雲物聯應用專案的發佈 300 5．1．4 小結 308 5．1．5 思考與拓展 308 5．2 物聯網通信協定 308 5．2．1 學習與開發
目標 309 5．2．2 原理學習：ZXBee通信協議 309 5．2．3 開發實踐：ZXBee通信協議分析 313 5．2．4 小結 315 5．2．5 思考與拓展 316 5．3 物聯網應用開發介面 316 5．3．1 學習與開發目標 316 5．3．2 原理學習：物聯網應用開發介面 317 5．3．3 開發實踐：倉庫環境管理系統 331 5．3．4 小結 335 5．3．5 思考與拓展 336 參考文獻 337
智慧農業系統進入發燒排行的影片
智慧型科技自動駕駛技術，從汽車、巴士延伸到火車。俄羅斯一家科技公司正準備針對俄羅斯鐵路，推出一套電腦自駕系統，並從去年開始就已經應用在農業領域。
詳細新聞內容請見【公視新聞網】 https://news.pts.org.tw/article/520757
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■【P sharp新聞實驗室】全媒體新聞實驗，提供新一代的新聞資訊服務。 （https://newslab.pts.org.tw）
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應用智慧科技於溫室精緻農業之成效評估
為了解決智慧農業系統 的問題，作者李俊旺 這樣論述：
全球暖化導致極端氣候，導致水資源不足、溫度變化大問題，使得傳統慣行農法經濟產值不穩定，加上從農人口減少及老化問題，使得農業產值日益低落，若能導入智慧科技於高經濟價值之農業，或能解決農業缺工，並提升農業產值。本研究係以農委會之推動「智慧農業4.0」計畫為概念，以多年建置智慧溫室農場之實務經驗，將環境監測系統導入農場之溫室設施內，監測項目包括溫度、濕度、光照、雨滴感應、及土壤含水量等，並根據溫室內之監測數據，自動控制溫室內遮蔭電動窗及內循環扇，讓溫室能控制在植物生長所需之條件，並與傳統採用人力管理之溫室進行成本與成效比較。研究結果顯示，建置之智慧溫室農場，無論在節省人力成本、節省油資及能源電
費、控制作物病蟲害、以及增加農產品產值等方面，在扣除農糧署補助金額，農民在自備款僅需1~2年內可持平並獲利，顯示本研究建置之智慧溫室農場，具備甚佳之可行性及實用性。
應用於智慧農業之輕量化物件偵測神經網路設計
為了解決智慧農業系統 的問題，作者程垣維 這樣論述：
近年來，隨著物聯網和AI深度學習的技術蓬勃發展，使得物與物之間的通訊越來越容易，以及影像資料越來越豐富。應用在智慧農業上，透過感測器來遠端監控農作物的資訊，以及攝像頭來檢測葉片的生長健康狀態，有效提升農業的生產力及品質。然而，大部分的物件偵測演算法，像是YOLOv4神經網路架構，在準確率方面能夠達到很高的水準，但是架構參數量過於龐大，導致部署在邊緣運算設備上無法即時處理。為了解決這個問題，本論文目的是將架構輕量化，並且在準確率和檢測速度之間有很好的權衡，於是將輕量級神經網路MobileNetv3取代原本的骨幹神經網路，以及利用深度可分離卷積使架構更加輕量化，因此本論文提出了不同寬度的Mobi
leNetv3-YOLOv4架構，來檢測柑橘葉片病狀。實驗結果顯示，與YOLOv4架構相較之下，最輕量的MobileNetv3-YOLOv4架構，參數量可減少5.65倍，FPS(Frame per second)為29.48，每秒增加38.14%幀數，準確率為97.74%，調寬後的MobileNetv3-YOLOv4-width1.4架構為效益最高的架構，參數量可減少4.55倍，FPS為28.87，準確率提升至98.84%，準確率最高的MobileNetv3-YOLOv4-width1.8架構，參數量可減少3.65倍，FPS為27.91，準確率達到99.65%。另外透過MQTT物聯網傳輸協議可
有效管理各個農場所關注的內容，以及負責將設備與設備之間的訊息傳輸。