Fca-yolo: un eficiente marco de aprendizaje profundo para monitoreo en tiempo real de plagas de granos almacenados en almacenes inteligentes
Autores: Ge, Hongyi; Wang, Jing; Zhen, Tong; Li, Zhihui; Zhu, Yuhua; Pan, Quan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Fca-yolo: un eficiente marco de aprendizaje profundo para monitoreo en tiempo real de plagas de granos almacenados en almacenes inteligentes
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Plagas de trigo almacenado
Métodos de detección
Conjunto de datos MPest3
FCA-YOLO
Arquitectura de fusión multi-escala
Monitoreo inteligente de plagas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Las plagas almacenadas en trigo amenazan la calidad de los alimentos y los rendimientos económicos, pero los métodos de detección existentes luchan con la detección de objetos pequeños, escenarios complejos y compensaciones entre eficiencia y precisión, en gran parte debido a la falta de conjuntos de datos de alta calidad.
Descripción
Las plagas almacenadas en trigo amenazan la calidad de los alimentos y los rendimientos económicos, pero los métodos de detección existentes luchan con la detección de objetos pequeños, escenarios complejos y compensaciones entre eficiencia y precisión, en gran parte debido a la falta de conjuntos de datos de alta calidad.