Research progress of image sensing and deep learning in agriculture
SUN Hong, LI Song, LI Minzan, LIU Haojie… - Nongye Jixie Xuebao …, 2020 - nyjxxb.net
Accurate data sensing and processing are basic of quantitative decision-making in smart
agriculture management. Image sensing provide multi-dimensional information for …
agriculture management. Image sensing provide multi-dimensional information for …
基于双注意力语义分割网络的田间苗期玉米识别与分割.
王璨， 武新慧， 张燕青， 王文俊 - Transactions of the Chinese …, 2021 - search.ebscohost.com
为实现复杂田间场景中幼苗期玉米和杂草的准确识别与区域划分, 该研究提出改进的双注意力
语义分割方法, 通过获取形态边界实现玉米幼苗的识别与精细分割, 在此基础上采用形态学处理 …
语义分割方法, 通过获取形态边界实现玉米幼苗的识别与精细分割, 在此基础上采用形态学处理 …
基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用.
苏仕芳， 乔焰， 饶元 - Transactions of the Chinese Society of …, 2021 - search.ebscohost.com
为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,
易产生过拟合现象等问题, 提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16, GV) …
易产生过拟合现象等问题, 提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16, GV) …
[HTML][HTML] 机器学习技术在现代农业气象中的应用
李颖， 陈怀亮 - 应用气象学报, 2020 - qikan.camscma.cn
智慧气象和精准农业结合下的现代农业气象工作意味着对包含遥感影像在内的大型农业和气象
数据高时效性的分析与处理, 机器学习技术是当代自然科学研究和技术发展的主流技术 …
数据高时效性的分析与处理, 机器学习技术是当代自然科学研究和技术发展的主流技术 …
采用机器视觉与自适应卷积神经网络检测花生仁品质.
张思雨， 张秋菊， 李可 - … of the Chinese Society of Agricultural …, 2020 - search.ebscohost.com
该文以花生质量自动化检测为研究目标, 提出了一种基于机器视觉与自适应卷积神经网络的花生
质量检测方法. 构建花生图像数据库用于识别花生的常见缺陷, 包括霉变, 破碎, 干瘪等; …
质量检测方法. 构建花生图像数据库用于识别花生的常见缺陷, 包括霉变, 破碎, 干瘪等; …
融合FPN 的Faster R-CNN 复杂背景下棉田杂草高效识别方法.
彭明霞， 夏俊芳， 彭辉 - … of the Chinese Society of Agricultural …, 2019 - search.ebscohost.com
为实现田间条件下快速, 准确识别棉花与杂草, 该文以自然光照下田间棉花与杂草为研究对象,
采用垂直向下拍摄的方式获取棉花杂草视频, 按1 帧/s 的速率从视频中提取图像 …
采用垂直向下拍摄的方式获取棉花杂草视频, 按1 帧/s 的速率从视频中提取图像 …
[PDF][PDF] 基于Faster R-CNN 深度网络的油菜田间杂草识别方法
张乐， 金秀， 傅雷扬， 李绍稳 - Laser & Optoelectronics Progress, 2020 - researching.cn
摘要为自动识别油菜田间的杂草, 提出基于FasterRGCNN 深度网络的油菜田间杂草识别方法,
利用COCO 数据集的深度网络模型进行迁移训练. 首先, 以自然环境条件下的油菜与杂草图像为 …
利用COCO 数据集的深度网络模型进行迁移训练. 首先, 以自然环境条件下的油菜与杂草图像为 …
基于空间金字塔池化和深度卷积神经网络的作物害虫识别.
张博， 张苗辉， 陈运忠 - … of the Chinese Society of Agricultural …, 2019 - search.ebscohost.com
为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,
该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3 深度卷积神经网络相结合, 提出了一种基于空间金字塔 …
该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3 深度卷积神经网络相结合, 提出了一种基于空间金字塔 …
基于多特征融合和深度置信网络的稻田苗期杂草识别.
邓向武， 齐龙， 马旭， 蒋郁， 陈学深… - Transactions of the …, 2018 - search.ebscohost.com
杂草的准确识别是田间杂草精准防控管理的前提, 机器视觉技术是实现杂草准确识别的有效手段
. 该文以水稻苗期杂草为研究对象, 采集稻田自然背景下和不同光照条件下的6 种杂草图像共928 …
. 该文以水稻苗期杂草为研究对象, 采集稻田自然背景下和不同光照条件下的6 种杂草图像共928 …
基于深度学习的玉米拔节期冠层识别.
孙红， 乔金博， 李松， 李民赞， 宋迪… - Transactions of the …, 2021 - search.ebscohost.com
为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求, 针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别
方法, 比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型, 并研制了玉米植株快速识别和 …
方法, 比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型, 并研制了玉米植株快速识别和 …