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作物水分影像預警模型
資料與資源
基礎工具
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first_model_water.jsonJSON
一期稻作物水分預測模型 模型摘要 (Description) 這個模型是一個基於 XGBoost...
額外的資訊
| 欄位 | 值 |
|---|---|
| 最後更新 | 11月 4, 2025, 12:49 (+0800) |
| 建立 | 10月 14, 2024, 11:11 (+0800) |
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水稻叢自動偵測標記模型
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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...
作物蟲害無人機預警系統
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本研究開發一套水稻蟲害預警系統,透過空拍機RGB影像生成智慧光譜,提取作物生理訊號,預測抽穗期與蟲害風險。該系統具備低成本、高覆蓋與數據驅動決策的優勢,可應用於蟲害預警、抽穗期預測及農業決策支持,提升監測精度與管理效率,減少蟲害影響,推動智慧農業發展。
水稻叢影像去背模型
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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:...
