An entropy-guided dynamic lightweight network for identification of wild edible vegetables of BTR
提出熵引导动态轻量网络，用于识别BTR野生食用蔬菜。
农业AI与大模型
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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Lightweight Hybrid CNN-Transformer Network for Robust Maize Leaf Disease Detection and Edge Deployment
构建轻量MobileNetV3-Small框架实现玉米叶片病害分类并评估边缘部署。
SADR-VSS:一种用于轻量级农业目标检测的场景自适应动态路由视觉状态空间模块
提出场景自适应动态路由视觉状态空间模块SADR-VSS，用于复杂田间轻量级农业目标检测。
Adaptability of Lightweight AI Models for Embedded Deployment: A Case Study of an Agricultural Monitoring Robot
综述轻量化AI方法，并以农业监测机器人为例，提出相机+轻量YOLO+Jetson+单片机的嵌入式部署
Artificial Intelligence and Internet of Things in Smart Agriculture: A Bibliometric and Thematic Review of Data Infrastructures and Sustainability Implications
综述2017-2025年441篇文献，梳理AI与IoT在智慧农业中的数据基础设施与可持续性。
International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology·10月7日 · 周三55 分 论文物联网传感与边缘计算智慧农业 / 农业物联网阅读 1
AI-Enabled Sustainable Precision Farming Using Raspberry Pi and Coral Edge TPU with Cloud-Based Model Training
提出基于树莓派与Coral Edge TPU的边缘AI精准农业系统，实现作物状态分类与实时决策。
Plant disease classification using lightweight deep learning architectures
比较六种轻量神经网络在三种植物病害数据集上的分类性能，面向边缘设备部署。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三75 分 论文薯类与杂粮农业人工智能与决策模型2 个信源同时报道 阅读 3
Lightweight Edge-AI Model for Real-Time Sorghum Disease Detection on Resource-Constrained Mobile Devices
开发轻量级边缘AI模型，在资源受限移动设备上实时检测高粱病害。
Raspberry Pi Lightweight Deep Learning Models Deployed for Corn Growth Stage Classification Using PhenoCam Images
用PhenoCam图像训练轻量深度学习模型，在树莓派上实时分类玉米8个生长阶段。
A remote sensing image processing method based on edge computing and deep learning
提出边缘计算与深度学习结合的遥感图像分类方法，用改进3D CNN实现低延迟高精度土地覆盖识别。
EdgeHatch: Detection of chicken hatching stages using machine learning on an edge device
提出EdgeHatch，在边缘设备上用机器学习检测鸡蛋孵化阶段。
An Adaptive AI-DSS Framework for Real-Time Image Analysis and Decision-Making in Precision Agriculture
提出自适应AI决策支持系统，用轻量网络与特征优化实现精准农业实时图像分析与决策。
MOIR-Net: A Lightweight Crop Disease and Pest Recognition Network Based on Multi-Scale Reparameterization and Energy Attention
提出轻量级作物病虫害识别网络MOIR-Net，结合多尺度重参数化与能量注意力，实现高效精准识别。
Enhancing water management with intelligent irrigation systems using edge computing, machine learning and IoT
提出结合IoT、机器学习和边缘计算的智能灌溉系统，优化用水并提高作物产量。