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十一项人工智能在农业应用方面的研究

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2022/4/13 17:40:52

  一、树上苹果检测模型

  农业科学院和农业农村部为提高现有苹果目标检测的性能和适应性,改进轻量级的MobileNetV3网络,在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路;

  二、玉米作物营养状况识别方法

  中国农业大学针对水肥一体化设备的水肥资源利用率,与获取灌溉作物的营养状况及水肥需求量等信息,存在的时效性差和劳动强度大等问题,以玉米为研究对象,提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法,可快速无损地获取玉米作物的营养状况,为提高水肥资源的有效利用率提供了方法和依据;

  九、小麦倒伏率检测

  对于小麦倒伏影响产量的问题,北达科他州立大学学生提出了一种基于图像处理的自动数据集生成方法,利用无人机和深度学习算法对小麦倒伏检测情况进行分类,可有效地替代人工检测方法,其检测精度达到了75%;

  十、苹果树产量测定方法

  中国农业大学为提升果园管理能力,改进了果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法,利用无人机及摄像头原位图像,提升苹果果园原位测产的准确性和有效性,基本可以满足自然环境下树上苹果的测产要求,为现代果园环境下的智能农业技术参考;

  十一、大豆籽粒快速计数方法

  中国农业大学等机构为快速准确计数大豆籽粒,研究了一种基于密度估计和VGG-Two (VGG-T)的大豆籽粒计数方法,实现大豆籽粒的快速计数任务,提高大豆考种速度和育种水平;

审核编辑(
王静
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