A HIERARCHICAL DISTRIBUTED EDGE AI FRAMEWORK FOR REAL-TIME APPLE LEAF DISEASE CLASSIFICATION
提出两级边缘AI框架,用RGB图像实时分类苹果叶片病害。
苹果、柑橘、猕猴桃、葡萄、热带亚热带果树
提出两级边缘AI框架,用RGB图像实时分类苹果叶片病害。
提出太阳能边缘AI系统DefoliationCAM,实时评估葡萄藤食叶严重度并远程传输。
提出分层跨模态时空注意力网络HCM-STAN,融合多源农业数据预测喜马拉雅山区苹果产量。
提出一种基于无人机多光谱时序影像的深度学习混合模型,实现苹果黑星病和葡萄霉病的早期检测与分割。
用UNet++分割苹果病叶并融合多种CNN与ViT分类,实现98.85%识别准确率。
提出基于光合最佳效能点的设施葡萄动态补光调控方法,实现节能与增产。
提出ResNet+GA+CNN混合模型,用苹果叶片图像检测病害并计算病斑面积占比。
提出YOLOv8n-Light轻量化模型,实现橙橘柚三种柑橘果实泛化识别与定位,并部署于树莓派和采摘
提出3D实例分割与骨架化框架,自动提取苹果树枝条表型性状。
Orchard worker detection using spatial-context attention on 2D LiDAR data。Biosystems Engineering
通过美西果树业民族志研究,揭示农业自动化落地中算法逻辑与农户经验知识的冲突。
提出端到端视觉运动控制器,用仿真合成数据训练,零样本迁移到真实果园完成修剪。
提出融合无人机多光谱与语义分割的果树行识别与路径跟踪方法,实现植保机自主导航。
提出PSPE-UNet,用投影相似原型嵌入分割苹果叶片病害区域。
提出基于YOLOv8-MHSA与SAM的网页系统,实现苹果叶片病害多感染阶段实时检测与分级。
在暗箱中评估多光谱葡萄品质分级预测,并比较三种光照补偿方法。
发布多站点多品种苹果物候RGB图像数据集,并给出深度学习基线检测模型。
提出共享序数-异常描述子场,实现树上库尔勒香梨实时分级。
提出轻量YOLOv12n改进模型,实现复杂果园中多成熟期蓝莓的实时检测。
提出RNN多任务学习方法,用于标签稀疏的葡萄抗寒时间序列建模。