Jun, 2023

可持续的棕榈树种植：利用物联网和多模态数据早期检测和映射红棕象

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TL;DR该论文提出了一种利用先进技术实现可持续棕榈树耕种的创新方法，该方法结合了计算机视觉、深度学习、物联网和地理空间数据等技术，以有效检测和分类红棕榈象侵染的棕榈树，并利用地理空间数据制作完整的分布图，为高效监控和有针对性的管理策略制定提供方便。
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发现论文，激发创造
  • 利用深度学习对红棕象入侵进行早期检测的声音分类

    提出了一种基于声音活动记录和分析的早期红棕象检测方法，通过将声音数据转换为一组特征基础上的图像并应用不同的深度学习技术对图像进行分类，成功超越了公共数据集上现有技术的表现。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习的超低功耗袖珍无人机害虫监测系统

    智慧农业和精确农业是高效和可持续农业的革命性技术，该研究提出了一种新的垂直集成解决方案，利用微型无人机作为智能传感器来检测农作物的有害虫，运行深度学习模型以轻量级和准确的方式进行虫害检测。

    Apr, 2024

  • 一种高效基于深度学习的野外农业害虫识别方法

    农民在农产品产量期间面临的最大挑战之一是与昆虫害虫的斗争。为了解决这个问题并避免经济损失，需要及时采取预防措施，而这需要以简单而有效的方式鉴别昆虫害虫。本文对主要基于名为 IP102 的健壮数据集的迁移学习与微调，注意力机制和自定义架构等不同方法进行了广泛的实验，并展示了另一个数据集 D0 的示例来展示我们实验技术的健壮性。

    Oct, 2023

  • 利用人工智能技术进行智能棕榈树检测：十年系统性综述

    本文通过回顾 2011 年至 2021 年间 22 篇关于智能棕榈树检测的研究文章，揭示了过去十年间应用人工智能进行棕榈树检测的趋势、网络和关系，并指出大规模棕榈种植园的有效管理仍然是一个挑战。

    Sep, 2022

  • 智能监测自主机器人车辆在自然农场场景中识别小蛾科昆虫

    本文提出了一种监测害虫自主机器人车和一种识别小菜蛾害虫的方法，通过机器人车搜集自然农场场景下的图像，并利用图像处理技术准确快速地提取出小菜蛾害虫的轮廓，并且通过与对照模板比较，达到了 94.3% 的识别准确率，有望成为农业领域的重要工具。

    Mar, 2019

  • 利用遥感和机器学习早期检测树皮甲虫袭击：综述

    本文综述了过去和当前在树皮甲虫致树木死亡早期检测方面的三个关键视角，即树皮甲虫和宿主相互作用、遥感和机器学习 / 深度学习，并着重讨论了当前的挑战和潜在的解决方案。

    Oct, 2022

  • 基于无人机遥感图像和深度学习的玉米田志愿毛棉植株检测

    本文介绍了使用无人机搜集的三波段航空图像使用 YOLOv3 检测玉米田中的志愿棉植物，结果发现经过训练的 YOLOv3 模型可用于计算机视觉驱动的航空应用系统 (RPAAS) 实现志愿棉植物的检测和喷涂，具备实时性。

    Jul, 2022

  • 利用高分辨率多光谱无人机影像和机器学习对胡桃树的水分应激进行映射

    通过使用无人机飞行的高分辨率多光谱遥感图像和天气数据，结合随机森林（RF）模型的机器学习方法来绘制茎部水势（SWP），根据同时进行的样本核桃树的地面测量，有效估计核桃树 SWP 水分，该方法还通过结合热数据、NDVI、红边指数和天气数据进行核桃水分压力估计和评估，为核桃园中以个体植株为单位的数据驱动的精确灌溉管理提供可扩展、经济高效的工具。

    Dec, 2023

  • 利用无人机遥感影像和点雾喷雾技术的志愿者棉花检测计算机视觉研究

    利用 YOLOv5m 和低分辨率多光谱图像成功检测和定位了玉米田中自发棉苗的生长状态，进而开发了一种基于自主机系统 (Unmanned Aircraft Systems) 的喷雾应用，用于有效管理棉铃虫害。

    Jul, 2022

  • 基于 ROS 自主导航的无人机自动检测小麦病害

    利用深度学习算法，自主监测麦田并提供病害检测报告的无人机系统，为解决麦类作物病虫害、提高农业效率提供了潜在解决方案

    Jun, 2022