基于低成本遥操作机械臂模仿学习的草莓果柄定点采摘
用低成本遥操作机械臂采集演示，模仿学习实现草莓果柄定点采摘。
园艺作物
浏览园艺作物相关政策、产业动态与研究。
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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。
LIGHTWEIGHT FEATURE FUSED ATTENTION DRIVEN MULTI LEVEL HYBRID MOBILENET V2 FRAMEWORK FOR EARLY TOMATO LEAF DISEASE DETECTION
提出轻量注意力多级混合MobileNet-V2框架，融合手工纹理与深度学习特征实现番茄叶片病害早期检
Real-Time IoT-Integrated Ensemble LSTM–Bi-LSTM Framework for Greenhouse Microclimate Forecasting
提出物联网集成LSTM与Bi-LSTM加权集成框架，实时预测温室微气候。
MambaSeed:基于Mamba的轻量级混合视觉网络用于番茄叶病识别(PLOS ONE)
提出轻量级混合视觉网络MambaSeed，实现番茄等作物叶病高效识别。
DefoliationCAM:面向葡萄藤食叶严重度实时评估的边缘AI系统 [预印本]
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。
Hierarchical cross-modal spatiotemporal attention network for crop yield prediction in complex Himalayan agroecosystems
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。
Early Detection of Apple Scab in Orchards and Mildew in Vineyards Using A Novel Deep Learning Model and Multispectral Imagery
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。
An empirical performance comparison of deep learning models for apple leaf disease recognition
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。
Twin Grow: A Cloud-Based AIoT Digital Twin System for Intelligent Mushroom Farming
提出TwinGrow云AIoT数字孪生系统，实现蘑菇栽培环境实时监测与自动调控。
SMART GREENHOUSE MEASUREMENT AND MONITORING SYSTEM BASED ON IOT AND COMPUTER VISION
集成物联网与计算机视觉的智能温室系统，实现非破坏性植物生长监测与远程管控。
基于光合最佳效能点的设施葡萄动态节能补光调控方法
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。
Tomato ripeness classification with weight-based and texture-adaptive pooling in CNNs
提出基于纹理自适应模糊池化机制，提升CNN番茄成熟度分类性能。
中国农科院环发所构建知识与数据双驱动模型精准预测温室番茄生长态势
中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队以番茄为对象，构建知识与数据双驱动的尺度自适应时序卷积混合模型，根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度，结合机理模型合成数据预训练与生理阈值约束，实现番茄不同器官干物质及叶面积指数的精准预测；研究成果发表在Computers and Electronics in Agriculture；仅依靠常规温室环境数据即可无损估算生长态势，对推动温室智能环控、产量预测具重要应用价值。
CuFormer U-Net: a transformer-enhanced multi-task network for cucumber leaf disease detection and segmentation
提出CuFormer U-Net多任务网络，同时实现黄瓜叶病分类与病斑分割。
Intelligent greenhouse irrigation control via multilayer perceptron neural network climate prediction integrated with fuzzy logic control
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。
中国农科院构建知识与数据双驱动模型精准预测温室番茄生长
中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队提出知识与数据双驱动的尺度自适应时序卷积混合模型，根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度，结合机理模型合成数据预训练与生理阈值约束，实现番茄不同器官干物质及叶面积指数的精准预测。成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·10月4日 · 周日67 分 论文果树数字乡村与农业信息化2 个信源同时报道 阅读 1
Detection of Apple Plant Diseases Using Leaf Images through Convolutional Neural Network
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。
A digital framework for smart greenhouse tomato cultivation（智能温室番茄种植的数字化框架）
构建融合IoT、大数据、AI与数字孪生的智能温室番茄种植数字化框架。
种子逐粒精检分选机的设计与试验——基于YOLO11n的辣椒种子在线检测
设计基于YOLO11n的辣椒种子逐粒精检分选机，实现高通量在线检测与无损剔除。