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沿着“智能补光”继续探索，共 1 条内容。
提出融合深度学习与帕累托决策的设施番茄自适应补光管理框架。
该框架以CNN-ELM预测光合速率、MOEA/D权衡产量与能耗，110天试验中LED碳排降38.4%、净光合速率升22.6%、可收产量增31.7%，但结论仅限验证工况，外推需谨慎。
综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。
在2026年中国农民丰收节山东主场活动现场，一批智慧农业新装备集中亮相：巡田机器狗替代人工开展田间作业，搭载多光谱、可见光相机与环境监测传感器，依托自研AI算法可精准完成病虫害识别、作物长势研判、土壤墒情监测；便携式一体虫情监测仪可灵活拆装，冬季无虫害时可拆卸收纳；地形移动作业机器人搭载机械臂，更换不同抓手就能实现果蔬采摘；管式墒情仪采用太阳能供电，直接插地即可投入使用。
提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。
提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。
Canopy-LIF: An Active Fluorescence System for Characterizing Relative Changes in Canopy Fluorescence Quantum Yield。Smart Agricultural Technology
该研究给出冠层尺度主动激光诱导荧光系统，用于相对荧光量子产率变化的表征，适用于作物冠层生理状态监测场景，但摘要未披露验证作物与数据规模。
提出基于光合最佳效能点的设施葡萄动态补光调控方法，实现节能与增产。
研究LED光照对体育场遮荫草坪的缓解效果，评估两种草坪草的多维响应。
在同一温室对比三种LED补光控制策略，预测策略节能且增产。
