Detection of Potato Plant Leaf Diseases using Convolutional Neural Networks
提出轻量CNN实现马铃薯早疫病与晚疫病三分类,并在埃塞俄比亚田间验证。
马铃薯、甘薯、高粱、谷子、荞麦等薯类杂粮
提出轻量CNN实现马铃薯早疫病与晚疫病三分类,并在埃塞俄比亚田间验证。
融合三种CNN深度特征与集成学习,实现田间马铃薯叶片七类病害分类。
用无人机RGB影像与机器学习估算水分氮胁迫下高粱生物量和产量。
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。
融合计算机视觉与机器学习,实现高粱病害严重度评估与产量预测。
提出融合深度学习、可解释AI与生成式AI的指状粟病害检测框架,实现高精度识别与决策支持。
提出轻量卷积网络AgroVisNet及专家验证的萝卜、马铃薯和尖瓜病害图像基准BD-PlantDX。
提出轻量网络AgroVisNet与BD-PlantDX数据集,实现手机端作物病害高精度识别。
综述AI赋能杂粮智慧育种的技术体系、应用案例与产业化路径。
提出轻量卷积网络AgroVisNet及萝卜、马铃薯、葫芦病害诊断基准BD-PlantDX。
提出EOL-DQN改进深度强化学习模型,用于马铃薯种薯切块智能决策。
中国领先的农业全产业链数字化服务企业一亩田宣布沃来采 AI 智能体已实现全平台全量上线,日均 Token 消耗量突破 2 亿。买家端可全面收集采购需求并自动匹配货源、查询行情、比价议价、推进订金交易;卖家端可统一管理商品信息、对接采购需求;整体交易效率提升至少 50%。2026 产季其广东湛江数字化规模基地马铃薯整体产量提升超 20%;一亩田近期将推出"AI 店小二智能体",以 AI 自动帮助商家接待客户、7×24 小时响应买家咨询。
Explainable Deep Learning-Based Potato Leaf Disease Detection and Severity Assessment for Smart Agriculture in Bangladesh。Research Square
A general Sphero-Cylindrical discrete element model of sorghum for optimising header parameters to minimise harvest losses。Biosystems Engineering
提出Swin-SPVDNet混合CNN-Transformer网络,实现甘薯病毒病轻量级实时检测。