基于新时期智慧农业无人管理的实际需求，该文系统以NVIDIA Jetson Nano为主板，充分使用OpenCV数据库函数，并设计了多色彩路径实验方法对小车进行测试，得出了小车在静态、动态下目标定位的准确率，通过调整无线通信模块及室内的网络条件，使静态准确率由86%提升至100%。同时，还对小车进行了卷积神经网络模型的训练学习，测试了小车在特征颜色路径下的循迹执行情况。试验及验证结果表明，小车整体识别准确率较高且循迹稳定性较好，具备在智慧农业温室推广使用的条件。
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