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利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型

龙佳宁 胡灿 王旭峰 张昭 刘晓航 李云霞 芮照钰 余江帆 张漫 FLORES Paulo 韩哲雄

智慧农业（中英文）2023，Vol.5Issue(3)：62-74,13.
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智慧农业（中英文）2023，Vol.5Issue(3)：62-74,13.DOI:10.12133/j.smartag.SA202308010

利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型

Wheat Lodging Types Detection Based on UAV Image Using Improved EfficientNetV2

龙佳宁 1胡灿 2王旭峰 2张昭 1刘晓航 1李云霞 1芮照钰 1余江帆 1张漫 1FLORES Paulo 3韩哲雄4

作者信息

  • 1. 中国农业大学 信息与电气工程学院,北京 100080,中国||中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京 100083,中国
  • 2. 塔里木大学 机械电气化工程学院,新疆阿拉尔 843300,中国
  • 3. 北达科他州州立大学 农业与生物工程系,北达科他州法戈 58102,美国
  • 4. 韩国江原大学 生物系统工程系,江原道春川 24341,韩国||韩国江原大学 智慧农业交叉学科,江原道春川 24341,韩国
  • 折叠

摘要

关键词

小麦倒伏类型/图像处理/深度学习/不平衡数据/机器学习/无人机

Key words

wheat lodging types/image processing/deep learning/unbalanced data/machine learning/UAV

分类

农业科学

引用本文复制引用

龙佳宁,胡灿,王旭峰,张昭,刘晓航,李云霞,芮照钰,余江帆,张漫,FLORES Paulo,韩哲雄..利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型[J].智慧农业（中英文）,2023,5(3):62-74,13.

基金项目

国家重点研发计划项目(2022YFD2001500)National Key Research and Development Program of China(2022YFD2001500) （2022YFD2001500）

智慧农业（中英文）

OACSCD

2096-8094

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