30、棉花生产系统中的杂草检测与智能医疗系统的创新应用

棉花生产系统中的杂草检测与智能医疗系统的创新应用

棉花生产系统中的杂草检测

在农业生产中，杂草的有效检测与管理对于提高作物产量和质量至关重要。计算机视觉技术在智能农业活动中得到了广泛应用，包括植物病害检测、作物生产力预测、分类识别、杂草检测以及灌溉和土壤保护等。

1. 相关技术与数据集

• 计算机视觉技术 ：其有效性依赖于大规模标记图像数据集，良好的杂草识别数据集应涵盖关键杂草物种、环境因素以及形态或生理差异的发展。然而，准备这样的数据库耗时、昂贵且需要杂草检测领域的专业知识。
• 现有数据集 ：如DeepWeeds、Early crop weed data - set、CottonWeedID15、Eden Library和Weed - AI等。其中，CottonWeedID15专为棉花生产系统中的杂草识别而开发，但仅具有图像级注释，不适合需要边界框注释的杂草识别任务。

2. YOLO对象检测器在杂草检测中的应用

研究人员	使用模型	检测杂草	应用场景	性能指标
Gao等	YOLOv3 - tiny	Calystegia sepium	Beta vulgaris田地 </