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计算机视觉在农业机械作物识别与监测中的关键技术研究
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朱亚蒙 周口市联营职业中等专业学校 摘要：针对农机田间作业中人工观测作物效率低、轻量化识别模型实时性差等问题，设计了基于YOLOv8n通道剪枝和逆光增强的小麦识别与监测系统。系统对小麦识别的平均精度AP达到94.1%，单帧推理时间47ms，采集成功率99.9%。强逆光场景识别精度为89.6%，比常规光照低约5.3%。设计的识别系统为黄淮平原智能喷药、变量施肥、作物长势监测提供了技术支持。 关键词： 计算机视觉;农业机械;小麦识别;目标检测;轻量化模型;嵌入式系统; 专辑： 农业科技;信息科技 专题： 农业工程;计算机软件及计算机应用 分类号： TP391.41;S220 在线公开时间： 2026-10-20 16:30（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间） |
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(2025-6-4)
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