PT-GNN: A physiological topology-aware graph neural network for multimodal early detection of cucumber downy mildew using hyperspectral and chlorophyll fluorescence sensing
提出生理拓扑感知图神经网络PT-GNN,融合高光谱与叶绿素荧光实现黄瓜霜霉病早期检测。
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提出生理拓扑感知图神经网络PT-GNN,融合高光谱与叶绿素荧光实现黄瓜霜霉病早期检测。
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。
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。
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。
探讨AI在环境监测与可持续发展中的作用,聚焦尼日利亚,涵盖遥感、水质、废物管理等应用。
提出诊断式时空多模态融合网络Diag-STFN,实现全球收获前玉米小麦产量预测。
提出轻量级WheatNet网络,实现复杂麦田麦苗检测与计数。
提出Diag-STFN网络,用于全球收获前玉米和小麦产量预测,在CY-Bench基准上取得最优性能。
比较五种图神经网络在乌兹别克斯坦北卡什卡达里亚滑坡易发性制图中的表现。