需同意授權

水稻水分微氣象站影像辨識系統

本專案實作一套以 VGG16 架構為基礎的卷積神經網路(CNN),用於預測水稻田之灌溉狀態。該模型可於不同生育期判別田區為「有灌水」或「不灌水」。

Data and Resources

應用模型

  • CNN_rice_water_BeforeAfter_release

Additional Info

Field Value
Last Updated August 13, 2025, 10:51 (+0800)
Created August 11, 2025, 16:52 (+0800)

Recommended AI Model

電能管理模型

更新頻率 定期
瀏覽次數 13229
下載次數 183
電能管理模型資料收集自畜牧場能源管理系統 (SSNARC Stock Farm Energy Manage System)...

作物蟲害多光譜預警系統

更新頻率 定期
瀏覽次數 12317
下載次數 61
無人機多光譜影像預測蟲害發生的模型摘要 1. 簡介 本指南介紹如何利用無人機多光譜影像數據來預測蟲害發生的可能性,並進行提前預警和防治。模型將使用 Weka 3.8.3 工具進行開發和讀取。 2. 資料準備 2.1 無人機多光譜影像獲取 使用無人機配備多光譜攝像頭對農田進行影像拍攝。 確保影像覆蓋範圍全面,分辨率適中。 2.2 數據處理...

水稻叢影像去背模型

更新頻率 定期
瀏覽次數 16849
下載次數 1
模型摘要 1. 模型概述 本模型基於 U2-NET 架構,專門用於影像去背。U2-NET 是一種輕量級的深度學習網絡,設計用於高效的前景物體檢測和分割。模型能夠自動將影像中的主要物體與背景進行區分,生成對應的影像遮罩,並實現精確的去背效果。 2. 應用場景 本模型適用於 無人機空拍影像 的去背處理,特別是去除土壤、雜草等背景雜訊。具體應用場景包括:...