Nuvoton.AI

NuMaker-HMI-MA35D1-S1

1. 对象侦测

范例：智能灌溉系统

利用地面摄像头或无人机摄像头捕捉农田的影像。

MA35D1 处理这些影像数据，侦测土壤表面的干湿状态和裂缝。

根据侦测到的土壤湿度和裂缝情况，智能灌溉系统可以自动调整灌溉计划，确保土壤保持最佳湿度，提高灌溉效率。

2.对象分类

范例：农作物生长监测

在农田上安装固定摄像头或使用无人机进行定期巡视，捕捉作物的生长情况。

MA35D1 处理影像数据，分类不同阶段的作物生长情况，如发芽、生长和成熟阶段。

这种监测有助于农场管理者进行精准农业操作，如施肥和收割时机的确定。

NuMaker-HMI-M467

1. 传感器融合

范例：智能农业环境监测系统

在农田上部署多种传感器，如土壤湿度传感器、酸碱度（pH）传感器、温度传感器和养分含量传感器。

Cortex-M4 处理来自这些传感器的综合数据，提供对土壤环境的全面分析。

系统能够根据数据提供种植建议，如灌溉时间的调整和施肥策略的优化。

2. 异常检测

范例：土壤健康异常警报系统

将传感器部署在农田不同区域，持续监测土壤的基本参数。

Cortex-M4 分析这些数据，检测是否有超出正常范围的变化，如过度酸化或养分缺乏。

当检测到土壤环境异常时，系统会立即发出警报，提醒农业生产者进行相应的处理措施。.

NuMaker-IoT-M467

1. 传感器融合

范例：智能农业环境监测系统

在农田上部署多种传感器，如土壤湿度传感器、酸碱度（pH）传感器、温度传感器和养分含量传感器。

Cortex-M4 处理来自这些传感器的综合数据，提供对土壤环境的全面分析。

系统能够根据数据提供种植建议，如灌溉时间的调整和施肥策略的优化。

2. 异常检测

范例：土壤健康异常警报系统

将传感器部署在农田不同区域，持续监测土壤的基本参数。

Cortex-M4 分析这些数据，检测是否有超出正常范围的变化，如过度酸化或养分缺乏。

当检测到土壤环境异常时，系统会立即发出警报，提醒农业生产者进行相应的处理措施。