目标检测算法在农业领域中的应用

文献类型： 中文期刊

第一作者： 温科

作者： 温科;刘波;蒋辉霞;刘李逵;任倪

作者机构：

关键词： 目标检测;深度学习;农业;应用

期刊名称： 四川农业与农机

ISSN： 2095-3615

年卷期： 2024 年 006 期

页码： 8-9,17

摘要： 目标检测具有高准确性和实时性，且向轻量化、高精度化快速发展，在各个领域展现出了良好的应用前景。本文介绍了目标检测算法的基本发展历史，简述了其在农业生产领域中的应用，如病虫害监测、农产品检测、畜禽行为监测等，最后分析了目标检测的不足和发展趋势。

分类号： TP391.41%S126

  • 相关文献

[1]基于机器视觉和深度学习的稻纵卷叶螟性诱智能监测系统. 张哲宇,孙果镓,杨保军,刘淑华,吕军,姚青,唐健. 2022

[2]农业害虫检测的深度学习算法综述. 蒋心璐,陈天恩,王聪,李书琴,张宏鸣,赵春江. 2023

[3]基于深度学习的蚕茧种类识别研究. 石洪康,李林波,祝明辉,陈义安,马勇,张剑飞. 2023

[4]基于AlexNet的栽培苜蓿病害识别. 李云昊,李仲贤,伏帅,张忠雪,茆士琴,冯琦胜,梁天刚,李彦忠. 2023

[5]基于YOLOv4的稻田杂草目标检测算法. 袁涛,胡冬,马超,李琳一,郑秀国,钱戴玲. 2023

[6]基于深度学习的杂草识别方法研究进展. 付豪,赵学观,翟长远,郑康,郑申玉,王秀. 2023

[7]基于改进YOLOv5s的日光温室黄瓜霜霉病孢子囊检测计数方法. 李明,丁智欢,赵靖暄,陈思铭,李文勇,杨信廷. 2023

[8]基于YOLOv5s-SE和通道剪枝的虫咬紫金蝉茶检测方法研究. 戴佳兵,宋春芳,凌彩金,李臻锋,孙崇高. 2024

[9]基于YOLOv3模型的金枪鱼鱼群特征识别初步研究. 马硕,张禹,王鲁民,张勋,金卫国,王国来,常卫东. 2021

[10]大田环境下的农业害虫图像小目标检测算法. 蒋心璐,陈天恩,王聪,赵春江. 2024

[11]基于深度学习的半监督图像标注系统设计与实现. 胡明玉,夏雪,杨晨雪,曹景军,柴秀娟. 2021

[12]深度学习在蜜蜂研究中的应用. 孙逸飞,丁桂玲,路运才,刘振虎,黄家兴. 2023

[13]面向海洋渔业捕捞生产的深度学习方法应用研究进展. 张胜茂,孙永文,樊伟,唐峰华,崔雪森,伍玉梅. 2022

[14]水族馆鱼类目标检测网络优化研究. 刘洋,张胜茂,王书献,王斐,樊伟,邹国华,伯静. 2022

[15]基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别. 陆健强,梁效,余超然,兰玉彬,邱洪斌,黄捷伟,尹梓濠,陈慧洁,郑胜杰. 2022

[16]基于改进YOLO-V4网络的浅海生物检测模型. 毛国君,翁伟栋,朱晋德,张媛,吴富村,毛玉泽. 2021

[17]基于ROI融合特征的柑橘炭疽病诊断方法. 熊晓菲,王秀琴,庄翠珍,郭家贤,谢新锐,吴建伟,李奇峰. 2024

[18]基于深度学习的枸杞病虫害识别研究. 李季,杨淑婷,张学俭,周慧,冶鑫,梁爱银. 2024

[19]GPT技术驱动的农业发展范式研究与展望. 李灯华,李干琼,许世卫,陈威. 2023

[20]三维激光扫描技术在农业中应用现状与前景展望. 颜艳,舒田,李裕荣. 2014

作者其他论文 更多>>

微信小程序