作物病害检测 农业人工智能

提出融合图像、传感器、气象与遥感数据的多模态作物病害检测概念框架。

提出低成本地面农业机器人，结合YOLOv8病害检测与ESP32环境传感，用于作物监测与精准农业。

用贝叶斯优化超分辨率网络参数，提升作物病害图像分类准确率与稳定性。

将后门触发器视为预训练检查点供应链属性，量化微调后后门存活的投毒率。

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。

提出轻量模型YOLO-SCOD，实现棉花黄萎病精准检测。