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 12038
下載次數 76
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)...

水稻叢自動偵測標記模型

更新頻率 定期
瀏覽次數 12876
下載次數 70
模型概述 本模型基於 YOLO V7 架構,經過訓練標註數百張水稻空拍影像,能夠精確地在影像中識別並以矩形框標示水稻叢的位置。該模型的應用旨在提高水稻田間管理的效率,通過自動化的影像分析技術,農民能夠快速獲取水稻叢的位置信息,從而進行精準的田間操作和監測,提升作物管理的精度與效果,最終實現增產增收的目標。 電腦需求 需配有 Nvidia...

作物病害線蟲近紅外光預警模型

更新頻率 定期
瀏覽次數 4502
下載次數 61
針對不同波長(900-1700nm)進行感染水稻葉芽線蟲之種子影像蒐集,並利用不同光譜當作特徵來預測種子是否有線蟲。需使用weka3.8.3工具讀取模型使用,並讀取模型即能使用。