四、检测大豆作物幼苗期玉米杂苗 五、草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别 农业科学院等机构，为应对粮食安全产生威胁的害虫草地贪夜蛾，利用学习方法，可视化分析可以直观认识模型的特征学习情况，可为行业内或其他领域的研究人员提供参考 六、番茄叶部病害快速识别模型
#农业信息化工程技术研究中心等机构，联合研究了基于叶片图像的番茄病害识别，发现了cchkmsm模型具有一定优势，识别准确率高且计算量小，对系统要求低，具有在手持设备、边缘计算终端等低配置感知系统中的应用潜力
蔬菜价格波动，对居民和菜农都是双刃剑，针对菜价波动幅度大、影响因素多样、精度不难点，北京市农林科学院等机构以黄瓜为研究对象，分析了影响黄瓜价格的供给、需求、流通等因素，实现了黄瓜的短期价格预测，也可推广到其他蔬菜品种，对于保障菜农收入、稳定蔬菜市场价格等具有重要意义
七、蔬菜短期价格预测组合模型研究 八、杂草检测方法及试验 上海大学等机构针对现有的自动化除草解决方案，鲁棒性不强、过度依赖大量样本等不足，提出了基于图像处理多算法融合的田间杂草检测方法，设计了一套田间杂草自动识别算法 针对复杂多变的农业场景，进行了存在雨滴和阴影干扰的鲁棒性测试，实现了90%以上的作物识别结果，可为智能移动机器人除草作业等领域应用提供技术支持
对于小麦倒伏影响产量的问题，北达科他州立大学学生提出了一种基于图像处理的自动数据集生成方法，利用无人机和学习算法对小麦倒伏检测情况进行分类，可有效地替代人工检测方法，其检测精度达到了75%
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