Machine Learning and SHAP for Morphological Feature Identification of Longjing Tea Straightness
用计算机视觉提取形态特征并结合可解释机器学习量化龙井茶条索挺直度。
关注点
该研究用轮廓与骨架共9个形态特征训练RF/XGBoost/SVM，并以SHAP锁定长度比、标准差、矩形度三个核心判别因子，为茶叶外形感官术语提供可复现的量化路径；样本覆盖主产区但未给出产区外泛化验证。
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Smart Leaf Identification and Analysis using Artificial Intelligence
构建叶片分类框架，比较多种机器学习与深度学习方法识别36种叶片。
关注点
该研究在36种叶片、340个样本上对比六种机器学习模型与VGG16，SMOTE平衡后随机森林准确率达91%，VGG16在图像集上达90.47%；样本量小，结论仅适用于小规模叶片分类场景。
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Automated pavement marking retroreflectivity estimation via computer vision and machine learning
用手机RGB视频和机器学习预测路面标线逆反射率，无需专用传感器。
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