基于多张图像的葡萄产量估算
使用 CNN 技术结合计算机视觉方法对葡萄园中的葡萄簇进行检测、分割和跟踪，为农业和环境应用的传感组件的开发提供了一种可复制的检测，培训，评估和跟踪农业模式的图像的方法。
Jul, 2019
文章介绍了一种基于自动图像分析的客观框架，使用卷积神经网络检测图像中的浆果并进行计数，可以在葡萄园不同种植系统中检测到绿色浆果，VSP 的检测准确率为 94.0％，SMPH 为 85.6％。
Apr, 2020
该研究采用机器学习算法 YOLOv7 处理咖啡树影像，利用开发的 AI 移动应用程序 CoffeApp 预测收获时间、评估咖啡产量和品质，以及通报植株健康状况，从而实现高效、准确地监测咖啡生长状态。
Apr, 2023
利用卷积神经网络对红白葡萄品种进行分类，通过空间注意力层和 Inception 块进行空间和光谱特征提取，相对于其他卷积神经网络在处理高光谱数据分类时，网络模型更轻量，并且表现出更好的准确性，和以前研究相比，准确率提高到 99％。
Jan, 2024
本文介绍了一种用于水果检测和计数的图像处理框架，使用单眼视觉系统所获得的高分辨率图像数据，包括多尺度多层感知器和卷积神经网络，结合元数据进行分割和检测，并在商业苹果园中进行了实验，得出了最佳性能。
Oct, 2016
利用深度学习分割方法和两个不同传感器获得的红外和可见光图像进行葡萄藤疾病的自动检测，该方法在葡萄藤级别上达到 92％以上的检测准确度，在叶子级别上达到 87％以上的检测准确度，对于计算机辅助的葡萄园疾病检测具有很好的前景。
Dec, 2019
通过混合元模型方法，利用农作物生长模型生成合成数据进行卷积神经网络的（预）训练，然后利用观测数据进行微调，在仿真应用中，我们的元模型方法比纯数据驱动方法得到更好的预测结果，在实际数据中，元模型方法与农作物生长模型相比具有竞争力，但两种模型在该数据集上表现不及由领域专家设计的简单线性回归和手动选择的特征集及专门的预处理。我们的研究结果表明，元模型在准确的农作物产量预测方面具有潜力，但建议进一步改进和验证，以利用大规模的实际数据集来巩固其实际效益。
Jul, 2023
本研究提出了一种新颖的多输入卷积神经网络（CNN）集成分类器，用于检测黑莓果实成熟度的微小特征。通过实验，该模型在未见数据集上获得了 95.1% 的准确率，在实地条件下获得了 90.2% 的准确率，并进一步证明机器感知与人类感知之间在黑莓果皮纹理方面存在高度正相关性。
Jan, 2024