玉米病害检测：基于深度学习的YOLO模型的应用【玉米病害检测实战】

作者：柠檬味拥抱发布时间：2023-06-12

随着人工智能技术的快速发展，其在农业领域的应用也越来越广泛。玉米作为重要的粮食作物之一，在生长过程中容易受到各种病害的侵害，这对玉米产量和质量造成了严重的影响。因此，利用人工智能技术对玉米病害进行快速...【查看原文】

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智慧农业的发展承载了农业发展的未来，在国家层面上，宏观与微观角度都是势在必行的。单独从发展智慧农业所需的科研技术角度来说，涉及定位导航、智能感知、自动化控制、物联网、深度学习等技术，互相融合，方能共同推进农业向数字化、智能化方向前进。近年来，基于深度学习技术在农业方面的应用，无数科研者开展了大量的植物病害目标检测与分类识别研究，目标是推动了检测与识别准确度的提高。遗憾的是在实际应用场景中，仍然面临着诸多挑战与问题。作物病害检测问题一、目标区域准确定位难种植环境中的日光照射、背光，一日之内变化剧烈、不同背景

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链接：https://pan.baidu.com/s/1zUtp4xrLL0__4BGh8yXsEQ?pwd=ox9f 提取码：ox9f利用深度学习进行图像检测和特征提取是近年来的研究热点。本书通过系统总结外路面裂缝病害自动识别和提取的相关成果，详细介绍深度学习的相关理论，构建改进残差网络与注意力机制的语义分割网络，结合双注意力机制的语义分割网络，基于高分辨率模型的裂缝病害图像分类和分割网络，以及基于可变形单步多框目标检测的裂缝检测模型，对裂缝病害图像进行分类与分割提取，可以大幅提升裂缝的分类与识别精度

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看过许多利用AI诈骗的，但第一次听说有人骗了AI的钱，足有4.7万美元，约合人民币34万元。尽管这相比于人类利用AI骗到的钱，只是九牛一毛，但这确实是一件前所未有的事。

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2024年，全球主要航天国家月球探索领域呈现蓬勃发展态势，月球探索深度与广度进一步拓展，逐步延伸推进原位资源利用、载人月球探测、驻月基地建设等战略高点发展。美国积极推进重返月球战略部署，加强地月空间力量建设，为夺取太空战略新高地摩厉以需。

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