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Zuhui Zhou、Yile Chen、Wenshuo Gao、Xinpeng Wang、Xuan Liang、Xifeng Liang(中国计量大学机电工程学院、中国农业科学院研究生院)发表的温室采收机器人综述,以作物高度为主要分层标准,涵盖地面层(≤0.5m,如草莓、生菜)、中层(0.5—1.5m,如番茄、辣椒、黄瓜)和高层(>1.5m,如架式黄瓜)。针对各高度层,分析关键设计特征、技术进展、原型性能及常见障碍——果实遮挡、机械作物损伤、操作不可靠、商业成本高。未来方向应聚焦智能感知、柔性末端执行器和高度特定解决方案(地面作物群体机器人、中层模块化混合设计、高层基础设施协同设计)。
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。
提出语义点云融合方法，实现绿芦笋避障选择性采收。
提出3D实例分割与骨架化框架，自动提取苹果树枝条表型性状。
用CFD模拟室内垂直农场气流和LED散热对冠层微气候均匀性的影响。
研究苜蓿间作对中间偃麦草生产力的影响，发现间作很少限制其产量。
Beyond the trees: Exploring the determinants of intercrop management intensity in smallholder immature rubber systems in Thailand。Agricultural Systems
XAI-Guided Development of Hybrid CNN–Transformer Architectures for Grapevine Semantic Segmentation。Smart Agricultural Technology
该研究用可解释AI指导混合CNN-Transformer架构设计，用于葡萄藤语义分割，可为葡萄园表型与智能管理中的图像识别模型选型提供方法参考，但结论适用性受数据集与场景限制。
