在耕地資源有限的背景下,玉米與大豆的種植矛盾日益突出。為解決這一問題,我們研發了面向玉米大豆帶狀復合種植的主要病害檢測系統 V1.0。該系統旨在通過先進的人工智能技術,實現對玉米和大豆主要病害的快速、準確識別,以提高作物產量和品質,保障糧油安全。
該系統主要解決了病害識別困難、產量和品質下降以及生態平衡破壞等問題。傳統方法難以快速準確識別病害,導致防治不及時,進而影響作物的生長和最終產量,同時病害還可能降低作物的品質,破壞農田的生態平衡。
該系統具有廣闊的推廣應用價值和市場前景,能夠提高農業生產效率,減少農藥濫用,降低對環境的影響,符合綠色農業發展趨勢,同時提升農民收益,具有顯著的經濟效益。隨著農業現代化進程加快,對智能農業技術的需求日益增長,市場前景十分廣闊。
目前,該系統尚未在實際農業生產中得到應用,但已做好了充分的技術準備和市場調研,隨時準備投入實際應用。系統的開發考慮了用戶的實際需求和操作便利性,預期在推廣后能夠迅速獲得用戶的認可,并在實際應用中展現出其高效和準確性的優勢。
與同類成果相比,本系統在算法優化、降噪技術、特征提取能力和深度學習框架等方面具有顯著的創新性和技術先進性。采用最新的yolov10算法,無需NMS后處理,提高了檢測速度和準確性;應用非局部均值降噪算法提升圖像質量;通過征聚焦擴散金字塔網絡和任務對齊動態檢測頭增強模型對不同尺度目標的檢測能力,基于PyTorch2.0.1實現高效訓練和推理。
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