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论文智慧农业(中英文) 2026年第8卷 第2期

基于改进YOLOv11n-seg的胡麻倒伏区域识别方法——兼顾精度与轻量化的智能化倒伏监测

针对胡麻倒伏区域识别难题,研究构建改进YOLOv11n-seg模型。改进后的模型在精确度和平均精度均值上分别达到92.6%和95.2%,较原始YOLOv11n-seg模型分别提升3.7个百分点和2.1个百分点。模型参数量仅为1.73 M,计算量为8.0 GFLOPs,模型体积仅为3.8 MB,显示出较好的轻量化优势。该方法兼顾精度与轻量化,为智能化胡麻倒伏监测与实际田间设备部署提供了技术基础。

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论文Pest Management Science一手来源

Autonomous Agricultural Robot Framework featuring Temporal Dynamic Graph Neural Network based Semantic Segmentation coupled with Novel Navigation Line Extraction for efficient field operation and intelligent decision making

提出融合时序动态图神经网络语义分割与导航线提取的自主农业机器人框架。

关注点

该框架将EfficientNet-B7分割、HEOA参数优化与时序动态图神经网络导航线提取串联,在玉米行数据集上达98.01%总体精度,但仅在单一公开数据集验证,复杂田间泛化能力待检验。

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