关键词： 番茄   图像处理技术   机器学习   长势监测  

摘要： 随着农业科技的不断发展,图像处理技术在番茄生产中的应用逐渐成为关注的焦点。首先,介绍利用图像处理技术监测番茄长势的相关背景;其次,从物体检测和目标识别、生长轨迹跟踪、生长状态评估以及病害和虫害检测4个方面综述基于图像处理技术的番茄生长监测研究现状,指出图像处理技术在番茄生长监测方面具有极大潜力,并从图像采集和图像预处理方面对图像处理技术应用现状进行阐述。提出图像处理技术在番茄生长监测中存在一定的挑战,种植环境、采集的数据以及运用的算法均会影响监测精度。因此,在未来的研究中,建立基于云计算的远程监测和控制系统,耦合智能决策系统和机器学习算法,结合气象、土壤数据,集成多模态的图像融合技术,可以为番茄的精准管理提供更智能化的决策支持。

关键词： 人工智能技术   图像处理   图像识别  

摘要： 随着数字化进程的加速,图像数据规模呈指数级增长,在复杂应用场景中,传统图像处理技术的局限性日益凸显。人工智能技术作为突破这一瓶颈的关键驱动力,正逐步推动图像处理领域的发展。本研究聚焦于计算机软件领域中人工智能技术在图像处理中的应用,系统介绍了人工智能与图像处理的基础技术体系,深入解析了深度学习、计算机视觉以及自然语言处理等核心技术在图像处理中的原理与运行机制。同时,针对图像识别与分类、增强与优化、生成与合成以及视频分析处理等具体应用场景进行了详细探讨。研究显示:人工智能技术在图像处理效率与精度方面实现了显著提升,在工业质检、智能安防等领域彰显出重要应用价值。

关键词： 智慧课堂   微服务架构   行为识别   物联网技术   多模态   目标检测   深度学习  

摘要： 针对传统课堂管理中教师难以实时监测学生行为与课堂参与度的痛点,设计了一套基于多模态数据融合与深度学习技术的智慧课堂系统。系统首先构建基于YOLO目标检测的六类课堂行为精准识别算法,然后采用分布式微服务架构与实时决策引擎技术,通过Vue 3.0框架实现了动态可视化交互。后端则通过分层架构与领域驱动微服务架构协同,依托API网关实现高并发处理与低延迟响应。该系统实现了从课堂视频流解析、行为识别到实时聚合的全链路处理功能,以及基于Drools规则引擎的教学干预策略生成、数据可视化、实时告警与历史分析功能,为课堂教学质量评估的智能管理提供全场景技术支持。

关键词： 自动驾驶   3D目标检测   鲁棒性   多模态融合  

摘要： 三维物体检测是自动驾驶系统感知周围环境的关键环节,直接影响车辆行驶的安全与可靠性。文章梳理了当前3D目标检测技术在自动驾驶中的发展情况,重点介绍了基于图像、激光雷达点云以及融合多种传感器信息的检测方法,并在KITTI数据集上对比分析了各类方法在不同场景下的识别效果。同时,文章也关注了极端条件下系统容易出现的识别不稳定问题,总结了当前提升检测稳定性的技术手段,如图像增强、多传感器协同感知和数据多样性训练等。要进一步提升复杂环境下的检测能力,关键在于:获取更高质量的训练数据并精准标注,优化算法运行速度以满足实时需求,增强系统抗干扰能力,并推动多模态信息融合与感知-决策链路的端到端协同设计。这些将共同推动自动驾驶感知系统向更安全、更可靠的方向发展。

关键词： 杂草检测   计算机视觉   传统图像处理   深度学习  

摘要： 农业生产深受杂草危害,使用化学除草剂又会带来环境污染。通过精准识别与定位作物和杂草以精准施治,已成为推动农业可持续发展的重要途径。文章梳理了当前杂草检测技术面临的主要难点,论述了融合图像处理与深度学习的计算机视觉方法在解决该问题上的可行性,评估了此类技术的优势与局限,最后对未来研究方向作了展望。

关键词： 神经网络   叶绿素   图像处理   温室黄瓜  

摘要： 提出了一种基于神经网络的黄瓜叶绿素含量检测方法,建立了基于深度前馈神经网络的黄瓜叶片叶绿素含量预测模型。结果表明:建立的模型对训练集和预测集的R~2分别为0.715和0.738,RMSE分别为0.141 mg/g和0.102 mg/g。

关键词： 深度学习   目标检测   位姿估计   共轴双旋翼无人机   CDPN   机械臂抓取  

摘要： 文章针对共轴双旋翼无人机抓取应用中的目标位姿估计方法展开研究,提出基于CDPN的无人机目标位姿估计模型EPRO-CDPN,其前置目标检测器采用改进的YOLO网络算法,提高其目标检测能力;引入注意力机制,使模型关注关键特征信息,加强网络训练过程中通道间的特征融合;引入EPRO-PnP替换原来的传统PnP方法,将传统求解转化为对位姿概率分布的预测;整个位姿估计网络实现为一个端到端的网络;位姿估计网络模型在公开数据集LineMod、自制数据集上进行了算法性能测试,并以共轴双旋翼无人机为物体目标进行抓取实验,验证姿态估计算法的可行性和有效性;检测精度在95%以上,检测速度快,FPS达到35.2帧/秒,实现了实时目标姿态估计,为视觉引导的机械臂自动抓取回收共轴无人机奠定了研究和实验方案。

关键词： 目标检测   结构重参数化   注意力机制   DM码  

摘要： 使用深度学习模型识别Data Matrix(DM)码可极大提高试管管理效率。DM码所处环境复杂,检测结果常受多种因素影响。检测结果将影响后续解码工作,因此对其准确率要求较高。针对DM码的检测,提出一种在不同阶段可以自适应选择卷积核大小的空间注意力机制模块,同时提出一种基于YOLOv5s的DM码检测模型。实验结果显示,模型准确率mAP0.5:0.95达到0.95,优于目前主流旋转目标检测模型。

关键词： 无人机巡检   罂粟识别   目标检测   语义分割   深度学习  

摘要： 针对非法罂粟种植隐蔽性高、人工巡查效率低的问题,本文对如何利用无人机在罂粟踏勘中发挥作用展开研究,通过对罂粟图像特点和识别难点的分析,基于深度学习的目标检测和语义分割,提出一种针对无人机航拍图像的罂粟识别与分割算法框架,旨在提高无人机智能巡检在罂粟踏勘中的应用效果。

关键词： 红外弱小目标   深度学习   目标检测   时空三维卷积  

摘要： 在航空预警领域,红外弱小目标检测技术对远距离全天候战场感知至关重要。针对复杂背景下红外弱小目标像素占比少、特征匮乏导致的目标检测概率低、虚警率高的问题,提出了一种基于时空三维卷积网络的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法提出了二维卷积与三维卷积相结合的特征提取主干网络,结合空间纹理特征及帧间运动特征实现目标结构与时域变化的协同感知;针对红外弱小目标特点,设计了局部对比度模块,扩大感受野,从而进行特征增强;引入非对称注意力机制进行特征融合,增加纹理信息与位置信息保留;最终通过点回归损失函数,计算得到检测结果。实验在公共数据集与自建数据集分别进行训练与测试。结果表明,改进后的算法与现有红外弱小目标检测网络相比,召回率的提升率不小于7.52%,平均精度提升率不小于6.46%。可以有效应用于复杂背景中红外弱小目标检测,并体现了良好的鲁棒性和适应性。