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AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

林業(yè)有害生物防治是指針對(duì)危害森林健康的昆蟲、病原菌、雜草等有害生物進(jìn)行預(yù)防和控制的活動(dòng)。這些有害生物可能會(huì)導(dǎo)致樹木的衰弱、死亡,破壞森林生態(tài)系統(tǒng)的平衡,影響木材產(chǎn)量和質(zhì)量,甚至對(duì)人類社會(huì)造成經(jīng)濟(jì)和環(huán)境損失。
以下是一些常見的林業(yè)有害生物防治方法:
生物防治:利用天敵、寄生蟲、病原體等對(duì)有害生物進(jìn)行控制。例如,引入天敵昆蟲來捕食有害昆蟲,或使用寄生蟲寄生于害蟲體內(nèi)控制其繁殖。
化學(xué)防治:使用化學(xué)農(nóng)藥來控制有害生物的數(shù)量和影響。這需要根據(jù)不同的有害生物選擇適當(dāng)?shù)霓r(nóng)藥,并注意使用方法和劑量,以最小化對(duì)環(huán)境和非靶標(biāo)生物的影響。
物理防治:采用物理手段來防治有害生物,如挖掘、砍伐或焚燒感染的樹木,以阻止有害生物傳播。此外,還可以利用光線、溫度等物理因素對(duì)有害生物進(jìn)行控制。
集約管理:通過合理的林業(yè)管理措施,如間伐、修剪、灌溉等,改善林分的生長環(huán)境,增強(qiáng)樹木的抵抗力,降低有害生物的侵害程度。
營造生態(tài)平衡:通過合理的植物多樣性管理、退耕還林、生態(tài)恢復(fù)等措施,恢復(fù)和維護(hù)森林生態(tài)系統(tǒng)的平衡,降低有害生物的發(fā)生和侵害風(fēng)險(xiǎn)。
林業(yè)有害生物防治需要綜合運(yùn)用多種手段,并根據(jù)具體情況制定相應(yīng)的防治計(jì)劃。此外,科學(xué)研究和監(jiān)測也是林業(yè)有害生物防治的重要組成部分,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)測有害生物的發(fā)生趨勢(shì),并采取相應(yīng)措施進(jìn)行防治。

基于AI人工智能技術(shù)進(jìn)行林業(yè)有害生物檢測防治是一種新興的技術(shù)手段,具有很大的潛力,可以從以下幾個(gè)維度進(jìn)行實(shí)施:
圖像識(shí)別:利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),通過拍攝樹木的圖像進(jìn)行有害生物的檢測。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練,可以讓計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析,并識(shí)別出有害生物的類型和數(shù)量。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以大規(guī)模地進(jìn)行監(jiān)測,且具有很高的準(zhǔn)確性。
聲學(xué)監(jiān)測:利用有害生物活動(dòng)產(chǎn)生的聲音信號(hào)進(jìn)行檢測。通過對(duì)音頻信號(hào)的收集和分析,可以確定有害生物的數(shù)量和類型,并對(duì)其行為進(jìn)行監(jiān)測。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)時(shí)監(jiān)測,且不需要接觸樹木。
傳感器網(wǎng)絡(luò):利用傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)樹木進(jìn)行全面的監(jiān)測。通過布置傳感器節(jié)點(diǎn),可以實(shí)時(shí)監(jiān)測樹木的生長環(huán)境、健康狀況和有害生物的活動(dòng)情況。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)大范圍、全面的監(jiān)測,但需要大量的傳感器節(jié)點(diǎn)和計(jì)算資源。
自然模型:利用自然模型對(duì)樹木進(jìn)行預(yù)測和監(jiān)測。通過建立數(shù)學(xué)模型或生態(tài)模型,可以對(duì)樹木的生長和健康狀況進(jìn)行預(yù)測,并根據(jù)模型結(jié)果進(jìn)行有害生物的防治。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是可以綜合考慮環(huán)境因素和樹木本身的特點(diǎn),但需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。
本文的主要思想就是一個(gè)嘗試性的探索工作,受到前文的啟發(fā):

《全面擁抱AI時(shí)刻來臨?基于AI技術(shù)助力養(yǎng)豬產(chǎn)仔是否可行?》

不過這二者的場景還是相差很大的,養(yǎng)殖行業(yè)的場地限制相對(duì)比較明顯,攝像頭的拍攝廣度相對(duì)固定,而林業(yè)相關(guān)的場景則非常得廣闊,不可能超大面積的鋪設(shè)電纜覆蓋攝像頭,這樣的成本和安全風(fēng)險(xiǎn)都是非常高的,探索性的方式可以選取具體的試點(diǎn)來具體細(xì)化實(shí)際的可行方式。

這里我沒有這樣的資源條件實(shí)地選取試點(diǎn)來進(jìn)行實(shí)驗(yàn),這里主要是一個(gè)想法層面的嘗試,基于目標(biāo)檢測的方式來開發(fā)構(gòu)建林業(yè)領(lǐng)域有害生物的智能化檢測系統(tǒng)。首先看下效果圖:

AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng),人工智能,YOLO

?簡單看下采集收集標(biāo)注的數(shù)據(jù)集情況:

AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng),人工智能,YOLO

AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng),人工智能,YOLO

?在模型層面主要開發(fā)構(gòu)建了兩款模型,分別為n系列和s系列模型。區(qū)別于原生模型,這里我在n和s兩款模型中都加入了CBAM注意力模塊來提升模型的性能,簡單看下模型情況。

【yolov5n】

# YOLOv5 ?? by Ultralytics, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 98  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# Backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]

# Head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
   [-1, 1, CBAM, [1024]], 

   [[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

【yolov5s】

# YOLOv5 ?? by Ultralytics, GPL-3.0 license

# Parameters
nc: 98  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]         # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]        # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]    # P5/32



# Backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],     # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],       # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],           
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],       # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],       # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],      # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],         # 9
  ]



# Head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
   [-1, 1, CBAM, [1024]], 

   [[17, 20, 24], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

接下來具體看下結(jié)果詳情。

【混淆矩陣】

混淆矩陣(Confusion Matrix)是在機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的評(píng)估分類模型性能的工具。它展示了分類算法在給定數(shù)據(jù)集上預(yù)測結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽的對(duì)應(yīng)關(guān)系?;煜仃囀且粋€(gè)二維矩陣,行代表實(shí)際類別,列代表預(yù)測類別?;煜仃嚨氖纠缦拢?/p>

                  Predicted Class
                 ┌─────────┬─────────┬────────┐
       Actual Class │   TP    │   FP    │   FN    │
                 ├─────────┼─────────┼────────┤
                          │    │         │         │
                 ├─────────┼─────────┼────────┤
                          │    │         │         │
                 ├─────────┼─────────┼────────┤
                          │    │         │         │
                 └─────────┴─────────┴────────┘

其中,TP(True Positive)表示預(yù)測為正類且實(shí)際為正類的樣本數(shù)量,F(xiàn)P(False Positive)表示預(yù)測為正類但實(shí)際為負(fù)類的樣本數(shù)量,F(xiàn)N(False Negative)表示預(yù)測為負(fù)類但實(shí)際為正類的樣本數(shù)量。

通過混淆矩陣,我們可以計(jì)算出一些重要的分類評(píng)估指標(biāo),如準(zhǔn)確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回率(Recall)和 F1 分?jǐn)?shù)(F1-Score)。具體計(jì)算公式如下:

準(zhǔn)確率 = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)

精確率 = TP / (TP + FP)

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 分?jǐn)?shù) = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)

混淆矩陣的分析可以幫助我們了解分類模型的性能表現(xiàn),準(zhǔn)確評(píng)估模型的能力,并根據(jù)具體的需求進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng),人工智能,YOLO

?【Precision曲線】
精確率曲線(Precision-Recall Curve)是一種用于評(píng)估二分類模型在不同閾值下的精確率性能的可視化工具。它通過繪制不同閾值下的精確率和召回率之間的關(guān)系圖來幫助我們了解模型在不同閾值下的表現(xiàn)。
精確率(Precision)是指被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占所有預(yù)測為正例的樣本數(shù)的比例。召回率(Recall)是指被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占所有實(shí)際為正例的樣本數(shù)的比例。
繪制精確率曲線的步驟如下:
使用不同的閾值將預(yù)測概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類別標(biāo)簽。通常,當(dāng)預(yù)測概率大于閾值時(shí),樣本被分類為正例,否則分類為負(fù)例。
對(duì)于每個(gè)閾值,計(jì)算相應(yīng)的精確率和召回率。
將每個(gè)閾值下的精確率和召回率繪制在同一個(gè)圖表上,形成精確率曲線。
根據(jù)精確率曲線的形狀和變化趨勢(shì),可以選擇適當(dāng)?shù)拈撝狄赃_(dá)到所需的性能要求。
通過觀察精確率曲線,我們可以根據(jù)需求確定最佳的閾值,以平衡精確率和召回率。較高的精確率意味著較少的誤報(bào),而較高的召回率則表示較少的漏報(bào)。根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和成本權(quán)衡,可以在曲線上選擇合適的操作點(diǎn)或閾值。
精確率曲線通常與召回率曲線(Recall Curve)一起使用,以提供更全面的分類器性能分析,并幫助評(píng)估和比較不同模型的性能。

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?【Recall曲線】
召回率曲線(Recall Curve)是一種用于評(píng)估二分類模型在不同閾值下的召回率性能的可視化工具。它通過繪制不同閾值下的召回率和對(duì)應(yīng)的精確率之間的關(guān)系圖來幫助我們了解模型在不同閾值下的表現(xiàn)。
召回率(Recall)是指被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占所有實(shí)際為正例的樣本數(shù)的比例。召回率也被稱為靈敏度(Sensitivity)或真正例率(True Positive Rate)。
繪制召回率曲線的步驟如下:
使用不同的閾值將預(yù)測概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類別標(biāo)簽。通常,當(dāng)預(yù)測概率大于閾值時(shí),樣本被分類為正例,否則分類為負(fù)例。
對(duì)于每個(gè)閾值,計(jì)算相應(yīng)的召回率和對(duì)應(yīng)的精確率。
將每個(gè)閾值下的召回率和精確率繪制在同一個(gè)圖表上,形成召回率曲線。
根據(jù)召回率曲線的形狀和變化趨勢(shì),可以選擇適當(dāng)?shù)拈撝狄赃_(dá)到所需的性能要求。
通過觀察召回率曲線,我們可以根據(jù)需求確定最佳的閾值,以平衡召回率和精確率。較高的召回率表示較少的漏報(bào),而較高的精確率意味著較少的誤報(bào)。根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和成本權(quán)衡,可以在曲線上選擇合適的操作點(diǎn)或閾值。
召回率曲線通常與精確率曲線(Precision Curve)一起使用,以提供更全面的分類器性能分析,并幫助評(píng)估和比較不同模型的性能。

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【F1值曲線】
F1值曲線是一種用于評(píng)估二分類模型在不同閾值下的性能的可視化工具。它通過繪制不同閾值下的精確率(Precision)、召回率(Recall)和F1分?jǐn)?shù)的關(guān)系圖來幫助我們理解模型的整體性能。
F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值,它綜合考慮了兩者的性能指標(biāo)。F1值曲線可以幫助我們確定在不同精確率和召回率之間找到一個(gè)平衡點(diǎn),以選擇最佳的閾值。
繪制F1值曲線的步驟如下:
使用不同的閾值將預(yù)測概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類別標(biāo)簽。通常,當(dāng)預(yù)測概率大于閾值時(shí),樣本被分類為正例,否則分類為負(fù)例。
對(duì)于每個(gè)閾值,計(jì)算相應(yīng)的精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。
將每個(gè)閾值下的精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)繪制在同一個(gè)圖表上,形成F1值曲線。
根據(jù)F1值曲線的形狀和變化趨勢(shì),可以選擇適當(dāng)?shù)拈撝狄赃_(dá)到所需的性能要求。
F1值曲線通常與接收者操作特征曲線(ROC曲線)一起使用,以幫助評(píng)估和比較不同模型的性能。它們提供了更全面的分類器性能分析,可以根據(jù)具體應(yīng)用場景來選擇合適的模型和閾值設(shè)置。

AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng),人工智能,YOLO

?【batch計(jì)算實(shí)例】

AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng),人工智能,YOLO

?這里一方面是各種有害生物的類別數(shù)量都不多,另一方面是有害生物的類別比較多將近一百種了,評(píng)估體現(xiàn)出來的部分效果還是很一般的,后期真正落地的時(shí)候可以考慮從數(shù)據(jù)源入手多做工作。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-651261.html

到了這里,關(guān)于AI助力林業(yè)有害生物防治,基于YOLOv5開發(fā)構(gòu)建林業(yè)有害生物檢測識(shí)別系統(tǒng)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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    2024年02月11日
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  • 北京林業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)二 基于棧的算術(shù)表達(dá)式求值算法
  • 生物信息學(xué) | 借助 AI 更高效地開啟研究

    生物信息學(xué) | 借助 AI 更高效地開啟研究

    By 超神經(jīng) 生物信息學(xué) (Bioinformatics) 是指利用應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法,研究生物學(xué)問題。 隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,AI 在解決復(fù)雜又頗具挑戰(zhàn)的生物學(xué)研究問題方面,顯露出極大的優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步加速了傳統(tǒng)研究范式的轉(zhuǎn)變及升級(jí)。 作者 | 三羊 編輯

    2024年02月06日
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  • [AI]生物本能vs機(jī)器人工程:誰才有“意識(shí)”?

    [AI]生物本能vs機(jī)器人工程:誰才有“意識(shí)”? 我們已經(jīng)就人類意識(shí)的初級(jí)形式和高級(jí)形式進(jìn)行了初步探討。通過對(duì)比分析,我們將初級(jí)意識(shí)定義為可以無需高級(jí)意識(shí)參與的本能反應(yīng)。而高級(jí)意識(shí)則需要大腦高級(jí)區(qū)域的參與,可以進(jìn)行更復(fù)雜的抽象思考和判斷。 我們今天再深入研究

    2024年02月05日
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  • Nat. Biotechnol. | 生成式AI在生物科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速

    Nat. Biotechnol. | 生成式AI在生物科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速

    在過去的一年中,人工智能迎來了突破性的技術(shù),它們來自O(shè)penAI的DALL-E2和ChatGPT。 Link: https://openai.com/dall-e-2 Link: https://openai.com/blog/chatgpt 或許你在網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)或多或少了解了一些,甚至已經(jīng)在無意中使用過了這些技術(shù)所帶來的成果。而這些技術(shù),已經(jīng)開始沖擊傳統(tǒng)的AI,并帶

    2024年02月16日
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  • AI助力農(nóng)作物自動(dòng)采摘,基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列參數(shù)模型開發(fā)構(gòu)建作物番茄采摘場景下番茄成熟度檢測識(shí)別分析系統(tǒng)

    AI助力農(nóng)作物自動(dòng)采摘,基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列參數(shù)模型開發(fā)構(gòu)建作物番茄采摘場景下番茄成熟度檢測識(shí)別分析系統(tǒng)

    去年十一那會(huì)無意間刷到一個(gè)視頻展示的就是德國機(jī)械收割機(jī)非常高效自動(dòng)化地24小時(shí)不間斷地在超廣闊的土地上采摘各種作物,專家設(shè)計(jì)出來了很多用于采摘不同農(nóng)作物的大型機(jī)械,看著非常震撼,但是我們國內(nèi)農(nóng)業(yè)的發(fā)展還是相對(duì)比較滯后的,小的時(shí)候拔草是一個(gè)人一列

    2024年02月19日
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  • 基于PPYOLOE+的水下生物目標(biāo)檢測

    基于PPYOLOE+的水下生物目標(biāo)檢測

    項(xiàng)目鏈接【https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4647849?contributionType=1】 1 項(xiàng)目背景 水下目標(biāo)檢測旨在對(duì)水下場景中的物體進(jìn)行定位和識(shí)別。這項(xiàng)研究由于在海洋學(xué)、水下導(dǎo)航等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用而引起了持續(xù)的關(guān)注。但是,由于復(fù)雜的水下環(huán)境和光照條件,這仍然是一項(xiàng)艱巨

    2024年02月05日
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  • AI助力農(nóng)作物自動(dòng)采摘,基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】參數(shù)模型開發(fā)構(gòu)建作物生產(chǎn)場景下番茄采摘檢測計(jì)數(shù)分析系統(tǒng)

    AI助力農(nóng)作物自動(dòng)采摘,基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】參數(shù)模型開發(fā)構(gòu)建作物生產(chǎn)場景下番茄采摘檢測計(jì)數(shù)分析系統(tǒng)

    去年十一那會(huì)無意間刷到一個(gè)視頻展示的就是德國機(jī)械收割機(jī)非常高效自動(dòng)化地24小時(shí)不間斷地在超廣闊的土地上采摘各種作物,專家設(shè)計(jì)出來了很多用于采摘不同農(nóng)作物的大型機(jī)械,看著非常震撼,但是我們國內(nèi)農(nóng)業(yè)的發(fā)展還是相對(duì)比較滯后的,小的時(shí)候拔草是一個(gè)人一列

    2024年02月19日
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