Rldd-yolov11n: investigación sobre la detección de enfermedades en hojas de arroz basada en yolov11
Autores: Fang, Kui; Zhou, Rui; Deng, Nan; Li, Cheng; Zhu, Xinghui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Rldd-yolov11n: investigación sobre la detección de enfermedades en hojas de arroz basada en yolov11
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Identificación de enfermedades en arroz
Modelo de detección
RLDD-YOLOv11n
Inteligencia agrícola
Características de enfermedades
Conjunto de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
La identificación de enfermedades en el arroz desempeña un papel crítico en garantizar la estabilidad del rendimiento, permitir una prevención y control precisos, y promover la inteligencia agrícola. Sin embargo, los enfoques existentes dependen en gran medida de la inspección manual, que es laboriosa e ineficiente. Además, la variabilidad significativa en las características de las enfermedades plantea más desafíos para un reconocimiento preciso.
Descripción
La identificación de enfermedades en el arroz desempeña un papel crítico en garantizar la estabilidad del rendimiento, permitir una prevención y control precisos, y promover la inteligencia agrícola. Sin embargo, los enfoques existentes dependen en gran medida de la inspección manual, que es laboriosa e ineficiente. Además, la variabilidad significativa en las características de las enfermedades plantea más desafíos para un reconocimiento preciso.