检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:姜迪 庄卫东[1] JIANG Di;ZHUANG Weidong(College of Engineering,Heilongjiang Bayi Agricultural University,Daqing 163319,China)
机构地区:[1]黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江大庆163319
出 处:《农机使用与维修》2024年第12期89-91,96,共4页Agricultural Machinery Using & Maintenance
基 金:2023黑龙江省重点研发计划“揭榜挂帅”项目(2023ZXJ07B02)。
摘 要:杂草胁迫作为田间的主要生物胁迫之一,对作物生长有着极大的影响,因此有效地控制杂草成为提升农田作物产量和质量的主要措施。随着现代化农业、人工智能、图像识别技术的发展,精准的杂草识别技术成为农业领域的重要研究课题。为促进农田杂草识别技术智能化发展,推动农业现代化、可持续化进程,该文针对当前农田杂草识别技术的研究现状,分析其面临的挑战,并对杂草识别技术的未来发展趋势进行了展望。As one of the main biological stresses in the field,weed stress has a great impact on the growth of crops,so effective weed control has become the main measure to improve the yield and quality of farmland crops.With the development of modern agriculture,artificial intelligence and image recognition technology,accurate weed recognition technology has become an important research topic in the field of agriculture.In order to promote the intelligent development of farmland weed recognition technology and promote the process of agricultural modernization and sustainability,the challenges of the technology are analyzed and the future development trend of the technology is discussed.
关 键 词:杂草胁迫 现代化农业 人工智能 图像识别 杂草识别
分 类 号:S451[农业科学—植物保护] TP391.45[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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