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mAP0.5
2024-10-16
作物与杂草的智能识别,基于YOLOv8全系列参数模型【n/s/m/lx/】开发构建田间低头作物杂草智能化检测识别模型
一、背景田间杂草的有效管理是现代农业生产中面临的重要挑战之一。杂草不仅竞争作物的养分、水分和阳光,还可能成为害虫和病原体的寄主,从而降低农作物的产量和品质。因此,开发高效、精确的杂草检测和管理系统对于提高农业生产效率、降低化学除草剂的使用以及保护环境具有重要
2024-06-20
技术革新引领钢材质量智能化检测新纪元,基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建钢材工业生产场景下钢材缺陷智能检测识别系统
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其应用领域不断拓宽,正深刻改变着传统产业的运作模式。在钢材生产这一基础工业领域,AI的引入正为钢材的质量检测带来革命性的变革。在传统的钢材生产流程中,质量检测是确保产品质量的关键环节。然而,这一环节长期以来主要依赖于经验丰富的工人通过肉
2024-06-17
助力樱桃智能自动化采摘,基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已经渗透到我们生活的方方面面,从智能家居到自动驾驶,再到医疗健康,其影响力无处不在。然而,当我们把目光转向中国的农业领域时,一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上,农业生产仍然大量依赖人力,而非智能机械化。与此同时,国外的农业生产