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人工智能與農業 ， 兩者結合在智慧農業上有一定成就 ， 但實際應用上還有可研究的空間 ， 國內不少院校等科研機構也在致力于農業與人工智能的應用 ， 這一兩年也取得了不少進展 ， 在此做下盤點 。
智慧農業
一、樹上蘋果檢測模型
農業科學院和農業農村部為提高現有蘋果目標檢測的性能和適應性 ， 改進輕量級的MobileNetV3網絡 ， 在保持較高檢測精度的同時 ， 減輕模型計算量 ， 降低檢測耗時 ， 減少模型計算和存儲資源占用的目的 ， 為非結構環境下果園作業平臺的輕量化果實目標檢測模型研究提供新的思路;
蘋果種植
二、玉米作物營養狀況識別方法
中國農業大學針對水肥一體化設備的水肥資源利用率 ， 與獲取灌溉作物的營養狀況及水肥需求量等信息 ， 存在的時效性差和勞動強度大等問題 ， 以玉米為研究對象 ， 提出了一種基于卷積神經網絡的玉米作物營養狀況識別方法 ， 可快速無損地獲取玉米作物的營養狀況 ， 為提高水肥資源的有效利用率提供了方法和依據;
三、番茄植株相近色目標識別方法
針對溫室番茄智能化管理需要 ， 北京農業智能裝備技術研究中心等機構 ， 分別以莖稈、葉片和綠果器官作為識別目標 ， 為農業環境近色目標視覺識別相關研究提供參考;
番茄種植
四、檢測大豆作物幼苗期玉米雜苗
針對大豆-玉米輪作生產中 ， 兩者競爭水肥 ， 進而影響到兩者品質的問題 ， 同時人工傳統檢測方法的不足 ， 北達科他州立大學研究了可自動監測大豆生長過程中玉米雜苗情況的系統 ， 為農民提供準確的信息 ， 幫助其進行生產決策和田間管理;
五、草地貪夜蛾及其近緣種成蟲識別
中國農業科學院等機構 ， 為應對糧食安全產生威脅的害蟲—草地貪夜蛾防治 ， 利用深度學習方法 ， 可視化分析可以直觀認識模型的特征學習情況 ， 可為行業內或其他領域的研究人員提供參考;
草地貪夜蛾
六、番茄葉部病害快速識別模型
國家農業信息化工程技術研究中心等機構 ， 聯合研究了基于葉片圖像的番茄病害識別 ， 發現了CCHKMSM模型具有一定優勢 ， 識別準確率高且計算量小 ， 對系統要求低 ， 具有在手持設備、邊緣計算終端等低配置感知系統中的應用潛力;
七、蔬菜短期價格預測組合模型研究
蔬菜價格波動 ， 對居民和菜農都是雙刃劍 ， 針對菜價波動幅度大、影響因素多樣、精度不高等難點 ， 北京市農林科學院等機構以黃瓜為研究對象 ， 分析了影響黃瓜價格的供給、需求、流通等因素 ， 實現了黃瓜的短期價格預測 ， 也可推廣到其他蔬菜品種 ， 對于保障菜農收入、穩定蔬菜市場價格等具有重要意義;
菠菜價格行情走勢
八、雜草檢測方法及試驗
上海大學等機構針對現有的自動化除草解決方案 ， 魯棒性不強、過度依賴大量樣本等不足 ， 提出了基于圖像處理多算法融合的田間雜草檢測方法 ， 設計了一套田間雜草自動識別算法 。 針對復雜多變的農業場景 ， 進行了存在雨滴和陰影干擾的魯棒性測試 ， 實現了90%以上的作物識別結果 ， 可為智能移動機器人除草作業等領域應用提供技術支持;
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