机器视觉与农业智能感知科研汇总.docx
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1、机器视觉与农业智能感知科普汇总,加速农业生产方式转变以机器视觉为主的农业信息智能感知技术已成为智慧农业发展的关键技术,广泛应用于农业领域将会加速农业生产方式的转变,推动产业结构升级,对提高农业现代化水平、实现农业可持续发展具有重大意义。本文机器视觉与农业智能感知专题,涉及果园果树、大田作物、荒漠植物、中药材以及畜禽等多个农业领域智能感知新技术,旨在能够促进机器视觉与农业智能感知技术的创新与应用发展。在果园果树方面,中国农业科学院农业信息研究所孙坦研究员团队,研发出适合果园移动平台边缘计算设备的挂果量估测模型,该模型引入轻量化的CSPDarknet53作为主干,并在果实跟踪时考虑高分低分检测框及
2、其ReID数据关联,实现了估测性能和模型复杂度的平衡。四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所何鹏研究员团队,提出一种基于改进ReSNet50模型的苹果物候期识别方法,解决了传统方法对自然环境下苹果物候期图像识别精度低、覆盖面不全的问题。为实现精准鲜食葡萄采摘机器人采摘,山东农业大学刘平教授团队,基于改进的均值聚类算法和轮廊分析法,提出一种鲜食葡萄采摘点自动定位的方法,篱壁式和棚架式葡萄采摘点定位综合成功率78%以上。广东海洋大学王骥教授团队提出了轻量级的MobiIeNetV3-YO1Ov4网络,与5种单、双阶网络模型相比,降低了训练速度、减小了参数量,在农田复杂环境下,黄熟期和青熟期渡萝检测
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