Artificial Intelligence for Environmental Monitoring and Sustainable Development
探讨AI在环境监测与可持续发展中的作用,聚焦尼日利亚,涵盖遥感、水质、废物管理等应用。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
探讨AI在环境监测与可持续发展中的作用,聚焦尼日利亚,涵盖遥感、水质、废物管理等应用。
系统综述AI用于多尺度作物监测与大豆叶病诊断,提出FRI评估标准与报告协议。
综述果蔬采摘目标识别方法,分析数字图像、机器学习与深度学习技术,指出挑战与未来方向。
综述农业人工智能在感知、决策、执行中的应用与挑战,提出未来研究方向。
利用高光谱影像和深度学习模型对印度两地区进行土地覆盖分类,比较CNN、ResNet-18和VGG-1
提出SmartCrop AI平台,集成机器学习预测、土壤评估、AI咨询和市场价格信息,辅助精准农业决
提出人本AI并发工程框架,跨领域应用于农业等六场景。
提出基于Mask R-CNN和SVM的猪爬跨行为自动检测方法,实现群养公猪连续监测。
提出ResNet50-Fusion(ViT)混合深度学习模型,用于番茄害虫精准识别,准确率达97%。
提出RAVA,一种循环主动视觉智能体,通过主动观察应对环境噪声,提升植物病害诊断鲁棒性。
结合地理空间与AI评估尼日利亚Wako灌区适宜性,划分灌溉分区。
综述AI与LLM在农业推广中的应用,评估其采纳、效果与公平性,尤其关注小农户。
用仅含609个参数的MLP从UAV红光波段重建近红外波段,低成本替代多光谱相机。
开发了花粉分析工具PAT,自动化评估花粉活力,并用于发现新的减数分裂抑制因子。
Deep Learning-Based Crop Disease Detection Using EfficientNet-B3 for Smart Agriculture。Research Square
综述AI与IoT在精准农业中的集成技术、应用与挑战,提出未来研究方向。
用无人机多光谱和VGG21深度学习检测小麦涝害并评估硅肥效果。
利用随机森林结合遥感与GIS绘制印度Latur地区地下水潜力图。
提出结合Real-ESRGAN超分辨率和YOLO分割的农田边界提取框架,提升中分辨率卫星影像识别精度
提出PlantC2USeg,通过跨尺度一致性预训练实现少样本植物点云分割。