Image Processing-Based Efficient Hybrid Feature Extraction Approach for Plant Leaf Disease Recognition
提出融合CNN深度特征与手工特征的方法,用于植物叶片病害识别。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
提出融合CNN深度特征与手工特征的方法,用于植物叶片病害识别。
结合CNN-LSTM混合模型检测植物叶片病害,并调查印度泰米尔纳德邦农户的农业实践与技术采纳情况。
提出多语言Transformer农业决策支持模拟器,统一实现作物病害诊断、农技建议与市场情报。
提出首个多答案芒果质量分级VQA框架MangoVQA,对齐印尼SNI标准。
提出SAMWater,用提示引导多模态基础模型实现可迁移地表水制图。
开发并验证基于深度学习的计算机视觉流程,用手机图像快速定量评估豌豆白粉病严重度。
综述AI自适应发射功率控制提升IoT通信能效,面向智慧农业等场景。
综述智能施肥系统的技术、控制与通信方法,并指出研究空白与未来方向。
基于树莓派与物联网,实现棉花叶病自动检测、感染率估算与防治推荐。
用IoT传感器数据与集成机器学习实现作物健康分类与资源优化。
开发了基于AI的农业数字决策支持平台AFDA,为农民提供作物推荐和农事指导。
综述AI、基础模型与数字孪生如何支撑气候韧性农业,并指出关键挑战与未来方向。
提出IVG-UAV系统,用语音、视觉与路径规划实现仿真中自主采摘熟果。
系统综述AI与自动化技术在现代农机中的应用现状、效益与障碍。
集成物联网与计算机视觉的智能温室系统,实现非破坏性植物生长监测与远程管控。
提出IrrigaDL-FL低成本物联网智能灌溉框架,融合深度学习与模糊逻辑优化路由和灌溉决策。
实证检验AI对中国农业可持续消费效率的影响及传导路径。
系统综述2015-2026年混合CNN-ViT架构的知识蒸馏方法,按迁移方向、知识类型和应用领域分类
用多光谱无人机影像和深度学习实现葡萄园制图与冠层特征提取。
Integrating UAV-Based Remote Sensing and Deep Learning for Early Detection of Bacterial Leaf Blight in Rice。Research Square