精准棉花病害管理:融合无人机影像与定制YOLO深度学习框架
提出轻量化检测器Cotton-Vision,用无人机影像精准识别棉花病害。
棉花、甘蔗、烟草、蚕桑等工业原料型作物
提出轻量化检测器Cotton-Vision,用无人机影像精准识别棉花病害。
提出CAPLA无人机点云融合方法,监测水盐胁迫下棉花叶倾角昼夜动态。
中国农业大学土地科学与技术学院马韫韬教授团队围绕棉花关键生育时期的表型智能识别与量化分析,在 Computers and Electronics in Agriculture、Plant Phenomics 和 Precision Agriculture 等国际权威期刊上连续发表三篇研究论文,题目分别为 MS-R outperforms RGB: Lightweight CYOLO-BiCNet enables efficient detection and storage optimization of cotton flowers,Scalable phenotyping and yield estimation via stability index and single-plant variability using a vision-based large model framework 和 Assessing Cotton Boll-opening Concentration for Harvest Decision-making via Foundation Model-enhanced Cross-scale Phenotyping。