CropRowSeg: A Lightweight Model for Seedling Crop Row Image Segmentation Combining Multi-scale CNN and Transformer（融合多尺度 CNN 与 Transformer 的苗期作物行图像轻量化分割模型）
提出轻量级作物行分割模型CropRowSeg，并设计中心线引导的条带标注方法。
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数字农业与前沿技术 · 细分方向
农业AI与大模型
人工智能算法、大模型与决策支持系统
678 篇内容
切换同领域方向
Automated detection of visible venation patterns in cowpea leaves under agricultural engineering
用RGB卷积神经网络自动分类豇豆叶片可见脉纹，区分健康与结构胁迫样本。
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A MULTIMODAL FRAMEWORK FOR LIVESTOCK DETECTION AND EPIZOOTIC MONITORING
提出多模态计算机视觉框架，用无人机和地面图像检测牛羊并监测疫情。
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Enhancing Maternal and Child Health in Rural Areas Through AI and Mobile Health Solutions
探讨AI与移动健康方案提升农村母婴健康，涵盖预测分析、远程监测与健康教育。
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Assessment of mechanical damage in canola using X-ray radiography and deep learning
用X射线成像结合机器学习与深度学习，无损分类油菜籽机械损伤等级。
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基于双路径注意力与多尺度融合的作物病虫害识别网络DPMFNet
提出轻量级双路径网络DPMFNet，实现复杂农田场景下的作物病虫害高精度识别。
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基于Flor-YOLO的香石竹鲜切花分级轻量化检测方法
提出轻量化Flor-YOLO模型，实现香石竹鲜切花开放度自动分级检测。
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Automated seedling vigor estimation in cucumbers using digital image processing
用YOLOv8检测黄瓜真叶并结合多元回归，实现幼苗活力指数无损预测。
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Forecasting Urbanization Dynamics On İstanbul’s European Side Using Deep Learning And Extrapolation Techniques
用Landsat 8影像和U-Net深度学习模型分析伊斯坦布尔欧洲侧2013-2024年城市化动态并
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AshGdNutDefAM: Machine-learning-based multi-feature framework for nutrient deficiency detection and classification in Ash gourd Plant
提出AshGdNutDefAM多特征机器学习框架，自动检测和分类冬瓜缺镁缺铁症状。
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A comprehensive review of deep learning methods for weed classification in precision agriculture
综述2018-2025年深度学习杂草分类方法，分析技术瓶颈并给出改进建议。
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Advances in Bioacoustics Sensing and Signal Processing Technologies
综述生物声学传感与信号处理进展，涵盖医疗、生态与农业应用。
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AI-enabled UAV-based Soil Organic Carbon Mapping in Arid Environments: A Pilot Study Protocol
提出一套无人机高光谱结合AI的干旱区土壤有机碳制图标准化试点方案。
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Forecasting cocoa export volumes in Indonesia using remote sensing, climate variability, and economic indicators: A comparative modeling approach
融合遥感、气候与经济指标，比较多种模型预测印尼可可出口量，XGBoost表现最佳。
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Rule-driven functional zoning index prediction for sustainable agricultural landscapes design based on multimodal fusion deep learning
构建规则驱动农业景观功能分区指数，并用多模态融合深度学习实现自动预测。
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Deep learning-driven multisource remote sensing image fusion: Advances, challenges, and future directions
综述深度学习多源遥感图像融合方法、挑战与未来方向。
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A Hybrid CNN–Transformer–LSTM Deep Learning Framework for Automated Cotton Disease Detection
提出CNN-Transformer-LSTM混合框架，实现棉花叶片病害自动识别。
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A CNN-Based Approach for Leaf Disease Prediction in Smart Agriculture
用CNN对植物叶片病害进行自动识别，在基准数据集上取得92%准确率。
2 个信源阅读 3
**The Hidden Physical Cost of Artificial Intelligence: A Materials Science and Engineering Optimization Perspective on AI Infrastructure, Resource Constraints, and Sustainable Innovation in India**
揭示AI并非云端无形，而是依赖电力、水和关键矿产的实体基础设施，并以印度为例探讨可持续创新。
2 个信源阅读 1
Wireless Sensor Network Intrusion Detection: A Review of Statistical, Machine Learning, and Federated Methods
综述无线传感器网络入侵检测从统计到机器学习、深度学习、可解释AI与联邦学习的方法演进与挑战。
2 个信源阅读 2