Hassas tarım, toprak sensörleri, kamera sistemleri ve yapay zeka algoritmalarının birleşimiyle verimliliği köklü biçimde artırmaktadır. Bu makalede, bir tarım robotu platformu için geliştirdiğimiz Yocto tabanlı yazılım yığınını paylaşıyoruz.
Platform Gereksinimleri
Projenin temel gereksinimleri şunlardı:
- Toz ve nemli ortamlarda (IP65) güvenilir çalışma
- Pil ömrü: minimum 8 saat otonom çalışma
- Gerçek zamanlı kamera akışı işleme (4x kamera, 30fps)
- MQTT tabanlı bulut senkronizasyonu
Yocto Scarthgap BSP Yapısı
NVIDIA Jetson Orin NX için Yocto katman yapımız:
- meta-tegra: NVIDIA Jetson platform desteği
- meta-spikedge-agri: Proje spesifik özelleştirmeler
- meta-qt6: HMI arayüzü için Qt 6.7
Boot süresi optimizasyonu kapsamında gereksiz servisler devre dışı bırakıldı ve systemd paralel başlatma ayarlandı. Açılış süresi, güç-on anından uygulamanın hazır sinyaline kadar harici bir sinyalle ölçülür.
Edge AI Pipeline: Bitki Hastalığı Tespiti
TensorRT optimize edilmiş YOLOv8 modeli, Jetson Orin NX üzerinde çalışmaktadır:
- INT8 kuantizasyon ile küçültülmüş model
- Cihaz üstü çıkarım, sahada bulut bağlantısı olmadan
- Doğruluk, göreve temsilî doğrulama kümesiyle FP32 referansa karşı ölçülür