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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

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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


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.

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