Un modelo de detección de objetos novedoso basado en Faster R-CNN para la trazabilidad de alimentación de hojas de maíz
Autores: Du, Lei; Sun, Yaqin; Chen, Shuo; Feng, Jiedong; Zhao, Yindi; Yan, Zhigang; Zhang, Xuewei; Bian, Yuchen
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un modelo de detección de objetos novedoso basado en Faster R-CNN para la trazabilidad de alimentación de hojas de maíz
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Método convencional
Detección de insectos en cultivos
Plagas agrícolas de insectos
Maíz
Región de Plagas-CNN
Detección de objetos de aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El método convencional para la detección de insectos en cultivos basado en la evaluación visual del campo es lento, laborioso, subjetivo y propenso a errores. La detección temprana y la localización precisa de plagas de insectos agrícolas pueden mejorar significativamente la efectividad del control de plagas y reducir los costos, lo cual se ha convertido en una demanda urgente para la producción de cultivos.
Descripción
El método convencional para la detección de insectos en cultivos basado en la evaluación visual del campo es lento, laborioso, subjetivo y propenso a errores. La detección temprana y la localización precisa de plagas de insectos agrícolas pueden mejorar significativamente la efectividad del control de plagas y reducir los costos, lo cual se ha convertido en una demanda urgente para la producción de cultivos.