#智能识别

综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。

提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。

近日，中国农业科学院农业信息研究所科学数据研究室科研团队提出一种层次知识引导的枸杞害虫识别框架，有效解决真实农业场景下样本稀缺与类间混淆的双重挑战。相关研究成果发表在《人工智能的工程应用（Engineering Applications of Artificial Intelligence）》上。科研团队依托长文本-图像检索模型，把专家撰写的长文本描述解析为粗、中、细三个语义层次，并与多尺度视觉特征实现精准跨模态对齐；同时设计知识引导的去混淆模块，通过构建文本和视觉双模态相似度图，明显降低容易混淆类别之间的预测误差。该研究为枸杞等特色作物的虫害智能监测与精准防控提供新的技术路径。

提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。

提出双忆阻混沌神经网络用于遥感多图像加密，实现无损恢复与高安全性。

提出SmartCrop AI平台，集成机器学习预测、土壤评估、AI咨询和市场价格信息，辅助精准农业决

用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害调控效果。

10月26日第四届林木表型组学前沿论坛在南京举行，江苏省农科院无锡分院助理研究员张嘉懿作《表型获取到智能决策》报告，展示“青禾守望者”农情智能监测机器人在长势监测、产量预报与氮肥调控中的应用，构建功能—结构协同模拟模型支撑农业数字孪生。