设施园艺与植物工厂

集成Laravel与Android的IoT系统，实时监测温室水培小白菜的温湿度、光照和CO2。

综述无土精准农业技术，比较气雾培、水培和鱼菜共生，并分析智能农业趋势。

提出MLP-ANN预测温室微气候并驱动自适应模糊控制器，实现预测性智能灌溉。

综述精准农业、智慧农业、生物技术、垂直农业与机器人自动化如何重塑未来粮食生产。

原文标题:AI-Enabled IoT-Based Hydroponic Farming with Embedded Automation and Nutrient Prediction。作者:Jehangir Arshad、Fawad Azeem、Ayesha Butt、Maha Chaudhary、Rana Saad Safdar、M. Kamran Joyo、Izanoordina Ahmad、Prajoona Valsalan、Husham M. Ahmed(COMSATS University Islamabad等)。DOI: 10.3390/fi18090446。论文构建一个由Raspberry Pi控制、完全监测并持续评估的水培农业模拟器,采用多种传感器、数据管理与处理以及自动化环境调节。该智能水培系统采用双模型机器学习流水线:一个通过图像分析识别植物病害,另一个基于传感器数据评估植物营养水平。两个模型的数据通过云端数字孪生(DT)合并,实现远程访问并提供闭环控制,用于水培环境中的灌溉、营养剂量和所有环境因子管理。该研究展示了将物联网传感、机器学习和数字孪生模拟组合成可运行超物理系统来开发可扩展、数据驱动的精准农业解决方案的能力。

精准农业视觉流水线下游任务(形态特征提取、生长监测、数字孪生同步)直接依赖检测框的几何质量,因此精确定位(而非单纯正确分类)成为关键性能因素。本研究提出方向对齐惩罚(DAP)作为辅助定位正则化项,在不修改检测器架构的情况下将独立加权的归一化中心位移项引入边界框回归目标。DAP-YOLOv8使[email protected]:0.95从51.69%提升至53.76%、[email protected]从80.03%提升至80.36%,在真实世界智能温室采集的牡蛎蘑菇数据集上重复种子实验进一步表明细粒度定位的提升在不同随机初始化下一致。