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沿着“杂草定位”继续探索，共 0 条内容。
Keypoint Detection-Based Localization of Weed Growth Points for Laser Weeding in Sugarcane Fields。Smart Agricultural Technology
该研究将关键点检测用于甘蔗田杂草生长点定位，为激光除草提供靶点识别方案；适用性受田间光照与杂草密度条件限制，需验证实际除草精度。
对比经典机器学习与深度学习模型在精准农业早期杂草检测中的性能。
在萝卜田测试半自动精准喷药系统，评估三档速度下的检测与喷施性能。
A data-centric multi-modal ai framework for weed detection and classification in smart agriculture。Discover Applied Sciences
南京市农业机械化研究所刘赛赛等在Smart Agricultural Technology发表GSP-YOLO模型——基于YOLOv8s的轻量化杂草实时检测系统。该模型将YOLOv8s标准骨干替换为GhostNetV3,并集成空间-通道注意力模块(SCSA),提升对小型、形态相似杂草幼苗的识别能力。在NIAM9weeds数据集上达97.74%精确率,优于YOLOv5n和YOLOv10s等轻量化模型,模型大小减少近30%,计算需求减少超过30%。在边缘设备上通过TensorRT加速,处理速度41 FPS,可支持以步行速度移动的激光除草机器人。温室试验中,系统在0.72 km/h速度下达93.4%杂草识别准确率,平均275毫秒/株完成除草,作物损伤率低于3.4%。
9月7日是袁隆平院士诞辰96周年，由湖南省农业科学院牵头联合湖南杂交水稻研究中心、绥宁县人民政府以及相关种业企业，在湖南省邵阳市武阳村开展总面积202亩的超级稻爽两优138大面积制种示范。专家组现场随机抽取3块田开展机械实收测产：三块田平均亩产530.4公斤，创下杂交水稻大面积制种高产新的世界纪录。
利用高光谱数据与随机森林识别哈萨克斯坦东北部麦田作物与杂草，并分析误判的生物学原因。
上海市农业科学院选育的"中旱3号"是中国南方稻区第一个通过国家审定的旱稻品种，被指定为国家旱稻品种区域试验南方稻区唯一的对照品种；"沪旱3号"是中国南方稻区第一个通过国家审定的粳型旱稻品种。目前累计推广面积已达534.96余万亩，增产稻谷3亿公斤，节约水资源16亿吨，实现经济效益5.89亿元。在一些种植区域，节水可达50%。
