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四、檢測大豆作物幼苗期玉米雜苗 五、草地貪夜蛾及其近緣種成蟲識別 中國農業(yè)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，利用學習方法，可視化分析可以直觀認識模型的特征學習情況，可為行業(yè)內或其他領域的研究人員提供參考 六、番茄葉部病害快速識別模型
#農業(yè)信息化工程技術研究中心等機構，聯(lián)合研究了基于葉片圖像的番茄病害識別，發(fā)現(xiàn)了cchkmsm模型具有一定優(yōu)勢，識別準確率高且計算量小，對系統(tǒng)要求低，具有在手持設備、邊緣計算終端等低配置感知系統(tǒng)中的應用潛力
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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(xiàn)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(wěn)定蔬菜市場價格等具有重要意義
七、蔬菜短期價格預測組合模型研究 八、雜草檢測方法及試驗 上海大學等機構針對現(xiàn)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(yè)場景，進行了存在雨滴和陰影干擾的魯棒性測試，實現(xiàn)了90%以上的作物識別結果，可為智能移動機器人除草作業(yè)等領域應用提供技術支持
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對于小麥倒伏影響產量的問題，北達科他州立大學學生提出了一種基于圖像處理的自動數(shù)據(jù)集生成方法，利用無人機和學習算法對小麥倒伏檢測情況進行分類，可有效地替代人工檢測方法，其檢測精度達到了75%
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