为主的农业感知技能已成为才智农业开展的要害技能，大范围的使用于农业范畴将会加快农业生产方式的改动，推进工业体系晋级，对进步农业现代化水平、完成农业可持续开展具有重大意义。本文机器视觉与农业智能感知，触及果园果树、大田作物、荒漠植物、中药材以及畜禽等多个农业范畴智能感知新技能，旨在能够在必定程度上促进机器视觉与农业智能感知技能的立异与使用开展。
在果园果树方面，①中国农业科学院农业信息研讨所孙坦研讨员团队，研宣布合适果园移动渠道边际核算设备的挂果量估测模型，该模型引进轻量化的CSPDarknet53作为骨干，并在果实盯梢时考虑高分-低分检测框及其ReID数据相关，完成了估测功用和模型杂乱度的平衡。②四川省农业科学院农业信息与农村经济研讨所何鹏研讨员团队，提出一种根据改善ResNet50模型的苹果物候期辨认办法，处理了传统办法对自然环境下苹果物候期图画辨认精度低、覆盖面不全的问题。
为完成精准鲜食葡萄采摘机器人采摘，①山东农业大学刘平教授团队，根据改善的均值聚类算法和轮廊剖析法，提出一种鲜食葡萄采摘点主动定位的办法，篱壁式和棚架式葡萄采摘点定位归纳成功率78%以上。②广东海洋大学王骥教授团队提出了轻量级的MobileNet V3-YOLOv4网络，与5种单、双阶网络模型比较，降低了练习速度、减小了参数量，在农田杂乱环境下，黄熟期和青熟期菠萝检测精确率别离为100%和98.85%。
在大田作物方面，针对传统人工辨认病虫害存在的功率过低、本钱过高级问题，①扬州大学张正华教授团队将ECA注意力机制与DcnscNct201的水稻图画辨认模型交融，添加模型通道特征表达能力，完成对3种水稻病虫害更为精确地辨认。②河南农业大学冯伟研讨员团队根据无人机遥感，经过构建小麦倒伏分类模型，探讨了不同空间分辨率遥感印象及特征优化办法，对小麦倒伏区域辨认精度的影响，为建立作物倒伏信息获取战略及小麦灾情评价供给参阅。
③河南农业大学叶协锋教授团队，使用无人机搭载高光诺成像仪采集了烤烟在6个要害生育期冠层反射率数据，经过比较不同光谱组合及不同回归剖析算法的猜测精度，建立了根据多种光谱指数组合的叶片叶绿素含量回归估测模型，完成了不同生育期烤烟叶片叶绿素含量的精确估测。④为剖析甘蔗产值与气候要素的联系，广西大学李修华副救授团队结合气候数据，别离使用四种机器学习办法构建甘蔗产值猜测模型，发现长短时记忆网络能够精确猜测单蔗区甘蔗气候产值，BP神经网络可精确猜测多蔗区甘燕气候产值。
在其他植物辨认方面，①中国农业科学院农业信息研讨所孙伟副研讨员团队，以自然环境下的整株荒漠植物图画为研讨目标，提出了一种交融搬迁学习和集成学习的荒漠植物图画辨认算法，在50种荒漠植物图画数据集的最高辨认精确率达99.23%。②吉林农业大学李东明教授团队，针对中药材防风辨认卷积神经网络模型核算量大、精度低的问题，提出了一种根据注意力嵌入ShuftleNet V2的防风道地性辨认模型，在坚持较高辨认精度的一起占用较少的贮存空间，有助于在低功用终端上完成防风道地性的实时辨认。
在才智饲养方面，①青海大学张玉安教授团队为完成不一样的部位牦牛肉快速、精确辨认，在ResNet18残差块之后融入轻量级卷积块注意力模块，对全衔接层进行改善，降低了算法的核算价值。经过将模型布置到移动端，完成了牦牛肉部位的精确快速辨认。
环境中的信息并对其做处理和剖析的体系。它能够搜集、处理和解说来自传感器和其他数据源的各式各样的方式的数据，以完成对环境的全面
部已正式更名为友思特。这一重要的改动代表了咱们公司持续开展的进程中的新里程碑，也体现了咱们在
更名为友思特 /
相关的研讨，现在现已取得了必定发展，在果园果树、大田作物、荒漠植物、中药材、畜禽等范畴，现已获得了必定
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展虹科精彩体现 /
技能是指将物理国际的信号经过摄像头、麦克风或许其他传感器的硬件设备，凭借语音辨认、图画辨认等前沿技能，映射到数字国际，再将这些数字信息逐渐提升至可认知的层次。
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