互联网+智慧农业:计算机视觉技术在农作物病虫害检测方面的应用 农作物病虫害是我国的主要农业灾害之一,它具有种类多、影响大、并时常暴发成灾的特点,其发生范围和严重程度对我国国民经济、特别是农业生产常造成重大损失。 随着计算机科学技术的飞速发展,现已有非常多的AI方法手段应用于病虫害目标检测、防治,进而运用现代...
本文将深入探讨计算机视觉技术在设施农业生产各环节中的创新应用,揭示其变革传统农业模式、重塑产业价值链的巨大潜力。1. 设施农业的数字化之路:机遇与挑战设施农业是利用温室、大棚等人工设施,通过调控光、温、水、肥、气等环境要素,实现农作物全年或反季节生产的现代农业形式。与传统农业相比,设施农业具有产量高、品质...
计算机视觉技术在农业领域应用非常广泛,主要可分为以下四个方面:农产品特性及动植物生长过程监测与评价、农产品加工检测、农业视觉机器人和农业资源调查与评估。 利用计算机图像处理[2]技术对作物生长进行监测,可以从其形状、颜色、纹理等基本表面特征进行。通过对作物不同时期获取图像的分析,可反映作物生长发育动态,如叶...
另一方面,要搭建农业大数据平台和可复现的benchmark,营造数据、算法、应用协同发展的生态。还要健全隐私保护、安全评估等法律和伦理规范,让AI造福农业发展。可以预见,随着5G、物联网等新基建的逐步完善,边缘计算、图像压缩等技术的日益成熟,计算机视觉将进一步延伸到农业生产的每个细胞,让数字农业不再是镜中花,而成为滋养...
在农业中,成像技术的应用包括使用地面传感机器人、空中无人机成像、卫星遥感等方式采集作物图像,以实现对作物的实时监测和健康评估,从而更好地进行产量估计、土壤状况判断和规划决策。核心成像技术包括RGB成像、多光谱成像、高光谱成像、热成像等。具体来说,RGB成像使用数字相机捕捉可见光反射,已被广泛应用于各种精准农业...
随着科技的飞速进步,计算机视觉技术逐渐在农业领域崭露头角,为农业自动化带来了前所未有的机遇和变革。 计算机视觉,简单来说,就是让计算机像人类的眼睛一样“看”世界,并通过对图像或视频的分析和理解,获取有价值的信息。在农业中,这一技术的应用范围广泛且多样。 在农作物种植方面,计算机视觉可以用于精准播种。通过...
农产品智能检测包括品种检测与品质检测，品质检测包括外部品质检测和内部品质检测，农产品安全检测是内部品质检测的一个重要内容。农产品智能分选是以计算机视觉检测为核心，配合高精自动控制技术、柔性机械设计制造技术，是光、机、电一体的农业智能装备研制技术。近年来假种子事件频发，主要原因是农民朋友主要是靠肉眼进行...
1. 设施农业的数字化之路:机遇与挑战 设施农业是利用温室、大棚等人工设施,通过调控光、温、水、肥、气等环境要素,实现农作物全年或反季节生产的现代农业形式。与传统农业相比,设施农业具有产量高、品质好、周期短、效益高等优势,已成为保障食品供给、促进农民增收的重要途径。
计算机视觉技术的出现,为农业带来了前所未有的机遇和变革。 计算机视觉技术,简单来说,就是让计算机像人类的眼睛一样能够“看”懂图像和视频,并从中获取有价值的信息。在农业领域,它的应用范围十分广泛。 在农作物种植方面,计算机视觉技术可以用于监测作物的生长状况。通过安装在田间的摄像头,实时采集农作物的图像,...