A comprehensive review of deep learning methods for weed classification in precision agriculture
综述2018-2025年深度学习杂草分类方法,分析技术瓶颈并给出改进建议。
综述2018-2025年深度学习杂草分类方法,分析技术瓶颈并给出改进建议。
提出多模态生成模型SOLAR,统一理解番茄病害叶片的六类问答任务。
综述生物声学传感与信号处理进展,涵盖医疗、生态与农业应用。
用APSIM-Rice与CMIP6情景模拟重庆不同播期和品种水稻产量、耗水与水分利用效率。
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。
Field-scale prediction and spatial mapping of tractor tractive efficiency in tillage operations using machine learning。Precision Agriculture
提出多教师在线自适应与多模态增强框架,提升作物病害实时检测模型在动态环境下的鲁棒性。
用YOLO26m+SAM2+DINOv2多步管道分割并分类高湿诱导的番茄叶坏死斑。
提出可持续性感知数字孪生框架TSAFI-DT,用于印度花生产量预测与情景模拟。
提出AgriScope统一框架,实现农业图像像素级多模态理解与多任务交互。
安徽农业大学团队发布跨物种基因-表型预测深度学习工具Crop-GPA 2.0,并在水稻、玉米、小麦中
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。
用深度学习结合大规模环境数据预测县域大豆产量,并对比多种网络架构与传统模型。
提出COS-DETR轻量化视觉感知系统,用于资源受限的茶芽采摘机器人。
综述提出滴灌施肥与硝化抑制剂整合应视为根际过程调控,并构建设计根际模型框架。
提出证据加权多准则决策方法,解决稀疏不平衡主观评价下的产品排序问题。
用高光谱成像结合预处理与机器学习,对番茄叶片氮素水平进行分类。
提出基于NASA FIRMS与机器学习的数据驱动框架,用于检测秸秆焚烧。
用低成本MOS传感器阵列采集薄荷VOC指纹,结合特征优化机器学习实现盐胁迫检测。
用机器学习基于叶长宽非破坏性预测30个橄榄品种叶面积,PSO优化ANN精度最高。