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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
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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
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一、樹上蘋果檢測模型 二、玉米作物營養狀況識別方法 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
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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
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