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需同意授權 作物蟲害無人機預警系統
更新頻率 瀏覽次數 下載次數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。 -
需同意授權 作物水分影像預警模型
更新頻率 瀏覽次數 下載次數本研究針對水稻智慧農業落地所面臨的高設備成本與操作門檻等困難，提出一套以手機拍攝之 RGB 影像為基礎，透過生成式智慧（Generative AI）技術轉換成類光譜訊號的水分預警模型。該模型整合多種水分與紋理特徵（如 NDWI、LWCI、Wavelet-based Spectral Features、GLCM-based Texture... -
需同意授權 水稻叢自動偵測標記模型
更新頻率 瀏覽次數 下載次數模型概述 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... -
需同意授權 作物病害線蟲近紅外光預警模型
更新頻率 瀏覽次數 下載次數針對不同波長(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。 -
需同意授權 水稻叢影像去背模型
更新頻率 瀏覽次數 下載次數模型摘要 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：... -
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