简介:针对水稻病害虫害检测精度低、速度慢、模型体量大、部署困难等问题,本研究提出了轻量化YOLOv4-GhostNet水稻病虫害识别方法:1)利用幻象模块代替普通卷积结构,替换主干特征提取网络CSPDarkNet53,构建GhostNet特征提取结构;2)改进YOLOv4网络的加强特征提取部分PANet结构;3)利用迁移学习与YOLOv4网络训练技巧;4)模型对水稻病虫害检测的平均精确度达到89.91%,检测速度可达每秒34.51 帧,体量缩减为42.45 MB;5)与YOLOv4网络相比,网络规模减小了93.88%、网络参数缩减为原来的8.05%、训练速度每秒钟提升了11.59 帧。
本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言,我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积,然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐,进而帮助农名伯伯更好地管理农作物,减少损失、增加产量……
随着科技的进步,人工智能(Artificial Intelligence,AI)正逐渐渗透到各个行业中,其中包括农业领域。
全球面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出,同时保持可持续发展?人工智能是解决方法之一,其展示出巨大的应用潜力。 一、土壤、病虫害探
智能农业是一项通过整合现代信息技术,尤其是机器学习技术,以提高农业生产效率和质量的创新农业方式。本项目将重点关注机器学习在粮食产业中的应用,以优化种植、管理和收割等各个环节,提高粮食产业的整体效益。
郭一璞 发自 麦拜德 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 虽然关于AI医疗的研究并不少见,但是,实际用在医疗场景中的AI还不多见。 不过,帮植物看病的AI应用已经出现了。 坦桑尼亚的农民正在用A
在8月11日晚举办的第14期互联网前沿沙龙上,腾讯研究院首席经济学家孟昭莉在发表题为“互联网+三农:一揽子解决方案”主题演讲时表示,中国存在农业生产形势严峻和农村治理较为落后的双重挑战,综合国内外
随着科技的迅速发展,智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。
你看好农业机器人发展么?你最期待机器人为你提供哪些帮助呢? 如今,农业机器人已经能完成播种、种植、耕作、采摘、收割、除草、分选以及包装等工作,物料管理、播种和森林管理、土壤管理、牧业管理和动物管理等工作机器人也能实现。可以说,农用机器人已成为农民种养殖最好的帮手! 📷 智能植物识别软件,让你轻松变成农作物达人 以前我们要通过查阅资料才能知道的花草,现在只需要各种识图软件拍照、扫描就知道了,这就是电脑图像识别技术。如今智能图像识别准确率越来越高,不仅仅帮助识别农作物,还能帮农户识别农作物的各种病虫害。 📷 农
(3)检测作物是否发生病虫害,因为当作物出现病虫害时都会有相应的表现现状。具体见链接http://www.aiweibang.com/yuedu/153474153.html
---- 今天的农业已经进入高科技领域,大多数20世纪的农民甚至无法再认出它们。毕竟仅仅在100年前,美国农业刚刚用内燃机取代畜力。而在过去20年间,全球定位系统(GPS)、电子传感器以及其他新式工具的出现,已经将农业进一步推向“科技仙境”。 除了时髦的空调和音响系统外,现代大型拖拉机的封闭舱室内还配备了计算机显示器,可以显示机械性能、农田位置、操作播种机等附带设备等。今天令人感到惊异的这些技术,还只是未来农业的开始。自动驾驶机械和无人机将可以自动检测和治疗出现病虫害的农作物,这些工具在那些被称为
民间有一句话:谷雨天,忙种烟。谷雨时节是春季的收获季节,对于农业生产来说非常重要。在现代农业中,物联网技术被广泛应用,可以通过传感器监测土壤湿度、气温、光照等因素,实现对作物生长情况的实时监测和控制。
机器之心原创 机器之心编辑部 人工智能到底有什么用?这要从一场AI竞赛说起...... 2021 高考已落幕,再有不到 3 个月,高校将新增数百万张新面孔。 考试是贯穿高中三年的主旋律,恢弘而单调;大学则丰富得多,其中有一项,被人津津乐道——打比赛。 近几年 AI 大热,与 AI 相关的校园竞赛也如火如荼。与其他竞赛相比,它对专业技术和团队合作要求更高,需要用技术来解决当下的实际问题。 当不同年龄不同专业不同性格的年轻人,出现在同一场比赛中时,他们会被比赛改变,同时也在改变着比赛。 走进深山,用 AI 为三
如果你用谷歌搜索“AI+农业”或者“人工智能+农业”,就会发现与AI在其他领域的应用相比,农业依旧是未经广泛开垦的“蛮荒之地”。
昨天(12 月 12 日),荷兰瓦赫宁根大学(WUR)主办的国际人工智能温室种植大赛(Autonomous Greenhouse Challenge)结果揭晓。其中,微软团队 Sonoma 总分第一,腾讯 AI Lab 与农业专家组成的 iGrow 队总分第二,拿下亚军。
近日,阿里达摩院宣布发布业内首个遥感AI大模型(AIE-SEG),该模型具有强大的图像识别和分析能力,可大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。本文将详细介绍这个遥感AI大模型的三大特点,以及它如何改变我们的生活和工作。
伴随着科技飞速发展,面朝黄土背朝天的农耕时代已经变成历史,智慧农业这一理念走入寻常百姓家。
为了让大家全面了解大数据在产业和资本层面上的实战运用,我们将针对不同的产业挖掘案例、多角度剖析,最近我们的重点在农业大数据: 看美国如何实现农业大数据 德强农场:一家国内大数据农场 Farmeron:农场主的数据分析网站 在后台回复【arg】查看 除了开放二胎,十八届五中全会通过的“十三五”规划中,还有几个需要关注的热点,其中有两个重磅的,一个叫做农业现代化、一个叫国家大数据战略,你还有什么理由不关注数说君? 本文来源:中国农业网 ---- 在农业领域中,互联网与大数据的应用可以节约农产品资源、增加农产品流
随着科技的发展和创新,无人机监控技术在农业监测中的应用正日益受到关注。传统的农业监测方式通常依赖于人工勘察或传统的航空摄影,但这些方法存在着成本高、效率低、覆盖范围有限等问题。而无人机监控技术的出现,为农业监测带来了新的解决方案。
农业科学领域的头部公司「极飞科技」,今日宣布完成新一轮融资,金额高达12亿元人民币。
智能化农业作为人工智能应用的重要领域,对较高的图像处理能力要求较高,其中图像分割作为图像处理方法在其中起着重要作用。图像分割是图像分析的关键步骤, 在复杂的自然背景下进行图像分割, 难度较大。
AI视觉识别,主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理,以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用,如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。
5月21日-23日,极视角科技携手腾讯云亮相首届「腾讯全球数字生态大会」,与包括英特尔、东华软件、日立集团等等一起,共同作为腾讯战略合作伙伴参展,联合打造数字化互联网产业新生态。
伴随着科技飞速发展,面朝黄土背朝天的农耕时代已经变成历史,智慧农业这一理念走入寻常百姓家。所谓的智慧农业就是充分利用现代信息技术发展的成果,结合传统农业,将物联网技术切合实际的运用到传统农业中。在智慧农业的大力发展的背景下,智慧大棚的诞生是顺其自然的,是智慧农业不可或缺的一部分。大棚应用物联网技术,可达到改善产品品质、调节生长周期、提高经济效益的目的,尤其是可实现温室大棚管理的高效和精准,且在规模化的大棚设施而言,运用“智慧大棚”可以在最短的时间内完成调控,极大的降低了劳动成本。
内容一览:早期发现虫害对于因地制宜采取防控措施至关重要。尽管遥感技术可用于快速扫描大面积区域,但面对低强度信号或难以检测的物体,其效果并不尽如人意。因此,里斯本大学研究人员将无人机与 AI 图像分析相结合,在此基础上测试了两种深度学习方法—— FRCNN 及 YOLO 来检测早期松异舟蛾巢穴,并且效果显著。
3月份第一个星期的清晨我与黄先生去他的石榴农场,非常痛心地看到他的农场出现了种种不良的迹象。一些树木显示出过多的水分症状,一些树木处于水分急缺状态,而另一些则具有细菌性枯萎症状。
随着社会的发展和科技的进步,农业领域也在不断演进,NLP技术的应用为农业带来了全新的可能性。本文将深入探讨NLP技术在农业中的深度应用,主要聚焦于智能决策支持系统和精准农业两个方面,通过详细的理论论证和实际案例展示,阐述NLP如何提升农业生产效率和可持续发展。
气象站无疑是当今智能农业领域最受欢迎的设备。这款设备集成了多种智能农业传感器,能够在现场对各类数据进行收集,然后迅速将其上传至云端。用户可根据这些详尽的测量结果绘制出精准的气候条件图,进而挑选出最适宜的作物,并采取有效的措施提升其产量。例如,allMETEO、Smart Elements以及Pycno等设备,都是此类农业物联网的优秀范例。
分子生物学是现代生命科学的重要组成部分,其对生物分子结构和功能进行研究,有助于深入了解生命的本质。SnapGene软件是一款开发者友好、易于使用的分子生物学软件,它能够帮助用户设计DNA序列、编码蛋白质、构建质粒和分析DNA浓度,成为了分子生物学研究中不可或缺的工具之一。本文主要介绍SnapGene软件的工作原理和应用案例,旨在探讨该软件在现代生命科学领域中的应用和突破。
农业一直是国民经济的基础,是人类衣食之源、生存之本,是一切生产的首要条件。改革开放以来,我国农业生产力大幅度增加,足够的粮食让人们不再挨饿。但同时也存在土地资源匮乏、农业产量低、农业生态环境遭到破坏等等的问题。在这一局面下,如何通过人工智能技术,稳步提升农业发展水平,成为了一大重要命题。
深度学习技术已经具备了很强的通用性,正在推动人工智能进入工业大生产阶段,人们也逐渐的感受到了AI对生活的改变。下面,小编就带领大家了解一下飞桨怎么在现实生活中发挥作用的。
2021年将展示分布式计算的真正力量,其中的重要处理不是在云中的集中式服务器中进行,而是在网络“边缘”进行(我们所依赖的大部分数据都是在这里生成)。这将带来巨大的收益,不仅是在计算方面,而且也是在越来越多将要连接互联网的人们的生活方面。
昨天,产自深圳的“大疆”无人机上了新闻联播,因为它已占领全球民用无人机市场70%的份额。 无人机,正被应用到多个领域。下月初,数千亩西湖龙井茶园,就有望借助时髦的无人机,告别传统的人工喷洒农药模式了
日前在美国西雅图举行的Microsoft Build 2018,微软宣布大疆创新成为其新合作伙伴,DJI 将推出Windows 10 系统的软体开发工具(SDK),利用Azure IoT Edge 和人工智能技术,应用在农业、建筑等各行各业。
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内容提要:今天迎来「雨水」节气,也意味着农人们要开始备战春耕。但疫情给今年的春耕造成了诸多影响,为了保证春耕顺利进行,不误农时,科技正在走进田间地头,为春耕护航。
这个数据集来自微软,毕竟,他们的重要产品Windows,大概是全球遭受病虫害最频繁的软件了。
发展智慧农业是新时代的必由之路。依托5G+物联网技术赋能农业生产,能够实现更少的人员需求,更大面积的综合土地管理,更实时精细的生产环境监测,更智能的生产自主管控。
📷 ---- 新智元整理 来源:清华AI公开课 编辑:刘小芹 【新智元导读】上周,清华 AI 公开课迎来最后一讲,本讲主题是:落地的人工智能。讲者杨强是中国香港科技大学讲座教授,华人首个AAAI Fellow和IJCAI理事长,第四范式公司联合创始人。 杨强教授作为邀请讲者,与清华大学海峡研究院大数据 AI 中心专家委员雷鸣等共同探讨了 AI 在当前和未来将产生的影响和落地的场景。 课程回放地址: http://www.xuetangx.com/livecast/li
我国是茶叶生产大国,茶叶销量全世界第一。随着经济社会的发展和人民生活水平的提高,对健康、天然的茶叶产品的消费需求量也在逐步提高。茶叶的种植、生产和制作过程工序复杂,伴随着人力成本的上升,传统茶厂的运营及管理方式不仅效率低下,而且智能化水平不高,仍然存在制作环节靠人工把控增加人力成本、产能低下、茶园巡检效率低等问题。利用现代信息化技术手段实现对茶叶的生长环境及生产、加工、流通、销售等过程的精准化、智能化管理,已经成为行业当前的发展趋势。
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随着科技的飞速发展,智能监控技术已经广泛应用于各个领域,从城市治理到工业生产,从公共安全到环境监测,都发挥着越来越重要的作用。而在低空领域,AI视频智能监控方案的建设更是成为了一个热点话题。
在彩云之南,有个文山州,那里因为地形、气候等独一无二的优势,成为我国三七的原产地和主产区,三七产业也成为其经济发展的引擎。三七就像老天爷赏的一盅“佛跳墙”,罩在了云南省文山州上头。文山总面积不到 3000 平方千米,常住人口不到七十万人,却满足了全球市场 95% 的三七供给,着实令人艳羡。
特斯拉宣布裁员48小时内,马斯克说一不二,雷厉风行,手起刀落的以超高效率完成1.4万份裁员手续
今年,全球粮食生产面临着疫情、虫害等多种不利因素威胁。据联合国最新调查数据显示,在新冠肺炎冲击下,全球各国粮食产量、运输、储存等均受到较大影响,再加上蝗灾、极端天气等因素,原本一些产粮大国竖起了贸易壁垒,收紧了战略粮食的出口,可能导致全球饥饿人数在2020年新增1.3亿人,达到8.1亿人。今年共有25个国家面临严重饥饿风险,世界濒临至少50年来最严重的粮食危机。为此,联合国呼吁世界各国警惕粮食危机。在此背景下,我国开始提倡节约粮食,并要求加强立法,强化监管,采取有效措施,建立长效机制,坚决制止餐饮浪费行为。
美国匹兹堡大学的科研人员研制出一种基于石墨烯的神经突触,可用于类似人类大脑的大规模人工神经网络。
在未来几十年里,农业将变得比以往任何时候都重要。据相关数据,到2050年,世界人口将达到97亿,使全球农业生产在2020年至2050年间增长69%。为了满足这一需求,农民和农业公司正转向物联网进行分析和提高生产能力。
通过 bean.children.isEmpty 来结束递归; 如 “直辖市”中的北京,下面没有 “市”了,也就是children.isEmpty,此时应该结束递归,返回 ListTile; 如“省级行政单位” 下面的 “黑龙江”还有很多个“市”,还不需要继续遍历返回 层级菜单ExpansionTile;
玉米作为重要粮食作物,种子质量是影响玉米产量的关键因素;选用优质玉米种子即:玉米制种穗选是重要环节,筛分出异常果穗(机械损伤、虫蛀、败育、病害等),有利于提高玉米种子的纯度和发芽率。传统的玉米制种穗选工作主要依靠人工,费时费力、存在主观误差。因此,研究基于人工智能技术的高通量玉米果穗智能筛分方法,提高玉米制种筛分的速率和效率,具有重要意义。玉米新品种选育工作多在田间进行,果穗图像易受周围环境(光照、粉尘、花丝附着、散落的碎粒等)影响,图像存在光照不均、霉变果穗颜色变化丰富、背景复杂、噪声大、果穗异常区域形状复杂等,采用传统的图像处理方法对玉米果穗进行筛分鲁棒性,难以满足育种的实际行业需要。异常果穗包括以下几种,如下图所示:
值得一提的是,今年「数学与计算机科学奖」颁给了创世研究ResNet的团队,表彰他们人工智能做出了基础性贡献。
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