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沿着“行人检测”继续探索，共 1 条内容。
Pedestrian detection in occluded maize harvesting environments based on thermal infrared imaging。Computers and Electronics in Agriculture
该研究用热红外成像解决玉米收获遮挡环境下的行人检测，适用于农机安全感知场景，但结论可靠性需看其数据规模与田间验证条件。
综述视频目标检测与分类从手工特征到深度学习方法的演进、模型、数据集与挑战。
Benchmarking one-stage object detectors for field-based detection of Flavescence dorée vectors。Smart Agricultural Technology
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YOLOv8-MST轻量算法，实现双粒花生播种实时检测与计数。
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。
系统综述目标检测三十年发展，从传统方法到深度学习、Transformer及大语言模型，并分析数据集与
刘浩然、王宇、赵学观、吴华瑞、付豪、庞树杰、翟长远(北京市农林科学院智能装备技术研究中心/国家农业智能装备工程技术研究中心)针对枝叶遮挡下田间胡萝卜苗精准识别难题,提出基于改进YOLOv11s的轻量化检测方法CD-YOLO:将主干网络部分标准卷积替换为深度可分离卷积降低模型复杂度,在C3k2模块引入高效多尺度注意力机制EMA构建C3k2_EMA模块增强关键特征动态感知,采用动态检测头强化多尺度特征融合与感知,显著提升检测鲁棒性。
提出MSO-Det多级协同优化框架，用于田间场景下鲁棒的穗部目标检测。
