智能棉花病虫害检测：采用 Transformer 技术和知识图谱的边缘计算解决方案,Agriculture
智能棉花病虫害检测：采用 Transformer 技术和知识图谱的边缘计算解决方案
Agriculture ( IF 3.3 ) Pub Date : 2024-02-02 , DOI: 10.3390/agriculture14020247
Ruicheng Gao 1 , Zhancai Dong 1 , Yuqi Wang 1 , Zhuowen Cui 1 , Muyang Ye 1 , Bowen Dong 1 , Yuchun Lu 1 , Xuaner Wang 1 , Yihong Song 1 , Shuo Yan 1
本研究设计并实现了基于深度学习的智能检测模型，用于快速检测棉花病虫害。该模型融合了前沿的Transformer技术和知识图谱，有效提升病虫害特征识别精度。边缘计算技术的应用，有利于移动平台上高效的数据处理和推理分析。实验结果表明，该方法的准确率为0.94，平均精度（mAP）为0.95，每秒帧数（FPS）为49.7。与现有的YOLOv8、RetinaNet等先进模型相比，准确率提升3%~13%，mAP提升4%~14%，处理速度显着提升，保证了实际应用中的快速响应能力。未来的研究方向致力于扩大数据集的多样性和规模、优化计算资源利用效率以及提高模型跨各种设备的推理速度。此外，正在考虑整合温度、湿度等环境传感器数据，构建更全面、更精准的智能病虫害检测系统。
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更新日期：2024-02-03
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