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| 內容簡介： |
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《智慧农业工程案例》是为高等农林院校农业工程和相关学科开设的智慧农业相关研究生课程而编写的教材，由7所高校及科研院所联合编写完成。《智慧农业工程案例》分12章，介绍了12个智慧农业工程领域的研究案例，涵盖设施、种植、养殖、大田、果园等多种当前热点应用场景，可为读者全方位掌握我国智慧农业的发展提供全方位的知识和思维框架。《智慧农业工程案例》侧重于实际工程问题的研究方法，重点从问题的提出与分析、方案设计、实验设计与验证、结果分析、应用反馈等环节组织内容，注重学生创新思维和解决问题能力的培养。各案例后均给出了应用拓展及领域前沿思考性问题，供读者参阅。《智慧农业工程案例》配有大量的二维码彩图及视频，方便读者利用移动设备进行查询与学习。
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| 目錄：
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目录序前言案例一 温室蔬菜病害信息智能感知与检测系统 11.1 案例简介 11.2 基础知识 11.2.1 遗传算法 11.2.2 SIFT特征 11.2.3 词袋模型 21.2.4 服务系统开发 21.3 实施过程及其结果 31.3.1 遗传算法改进的KSW熵法进行黄瓜叶部角斑病密度计算 31.3.2 词袋特征PCA多子空间自适应融合的黄瓜病害识别 61.3.3 蔬菜病害多源数据管理及在线服务系统 81.4 拓展与思考 141.4.1 应用拓展 141.4.2 思考 15参考文献 15案例二 基于视觉感知与智能算法的奶牛跛行检测 172.1 案例简介 172.2 基础知识 172.3 实施过程及其结果 172.3.1 基于双正态分布背景统计模型的奶牛跛行检测过程及结果 172.3.2 基于YOLOv3相对步长特征向量的奶牛跛行检测过程及结果 212.3.3 基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法研究 262.4 拓展与思考 322.4.1 应用拓展 322.4.2 思考 33参考文献 33案例三 基于YOLOv5s的深度学习在自然场景苹果花朵检测中的应用 343.1 案例简介 343.2 基础知识 343.2.1 基于深度学习的目标检测算法 343.2.2 目标检测算法常用数据集格式 353.2.3 目标检测算法性能评价指标 353.3 实施过程及其结果 363.3.1 数据集制备 363.3.2 基于深度学习的苹果花朵检测网络训练 393.3.3 复杂背景下苹果花朵检测结果 453.3.4 苹果花朵误检和漏检分析 473.3.5 结论 483.4 拓展与思考 483.4.1 应用拓展 483.4.2 思考 49参考文献 49案例四 基于深度学习的非接触式白羽肉种鸡体重智能估测方法 504.1 案例简介 504.2 基础知识 504.3 实施过程及其结果 504.3.1 鸡背部图像分割 504.3.2 基于背部像素投影椭圆拟合的体重估计 524.3.3 单鸡体重估测 574.3.4 群鸡体重估测 614.4 拓展与思考 624.4.1 应用拓展 624.4.2 思考 62参考文献 62案例五 基于Django的水产养殖模型智能管理系统 645.1 案例简介 645.2 基础知识 645.3 实施过程及其结果 645.3.1 水产养殖模型及数据集规范与模型构建研究过程及结果 645.3.2 水产养殖模型部署应用开发 705.3.3 基于B/S架构的水产养殖模型智能管理系统设计与实现 735.4 拓展与思考 805.4.1 应用拓展 805.4.2 思考 80参考文献 80案例六 林区无人机航拍病虫害监测系统 826.1 案例简介 826.2 基础知识 826.2.1 飞行器平台 826.2.2 卷积神经网络 836.2.3 迁移学习 836.2.4 识别精度评价指标 836.3 实施过程及其结果 846.3.1 林区虫害检测飞行器平台搭建 846.3.2 监测图像采集与标记 856.3.3 基于复合梯度分水岭算法的图像分割方法 886.3.4 基于全卷积神经网络的林区航拍图像虫害区域识别方法 896.3.5 虫害图像分割及其效果 936.3.6 算法性能评价与分析 936.3.7 小结 966.4 拓展与思考 976.4.1 应用拓展 976.4.2 思考 97参考文献 97案例七 果园果树靶标信息感知与对靶排肥控制系统 997.1 案例简介 997.2 基础知识 997.2.1 果树靶标探测技术 997.2.2 果园精准施肥技术 1007.3 实施过程及其结果 1007.3.1 对靶排肥控制系统需求 1007.3.2 实验室试验平台搭建 1017.3.3 排肥流速高速摄影试验 1017.3.4 排肥故障监测装置性能试验 1027.3.5 速度测量精度试验 1037.3.6 穴排肥精度试验 1037.3.7 树干探测模式实验室试验 1047.3.8 果园试验 1087.3.9 小结 1107.4 拓展与思考 1107.4.1 应用拓展 1107.4.2 思考 110参考文献 110案例八 高分一号卫星遥感数据定量诊断不同覆盖度下的土壤含盐量方法 1128.1 案例简介 1128.2 基础知识 1128.2.1 建模方法 1128.2.2 精度评价公式 1138.3 实施过程及其结果 1148.3.1 遥感图像的获取与预处理 1148.3.2 光谱指数计算与筛选 1148.3.3 植被覆盖度的计算 1158.3.4 植被覆盖度的划分 1168.3.5 土壤特征的描述性统计 1168.3.6 不同植被覆盖度光谱协变量分析与筛选 1178.3.7 不同植被覆盖度下土壤含盐量最佳反演深度 1208.3.8 不同植被覆盖度条件下土壤含盐量最佳反演模型 1218.3.9 基于Cubist 模型划分植被覆盖度的土壤含盐量反演图 1228.4 拓展与思考 1248.4.1 应用拓展 1248.4.2 思考 124参考文献 124案例九 果园灌溉物联网智能监测和管控系统 1259.1 案例简介 1259.2 基础知识 1259.3 实施过程及其结果 1259.3.1 系统硬件设计 1259.3.2 系统上位机软件设计 1319.4 拓展与思考 1379.4.1 应用拓展 1379.4.2 思考 137参考文献 138案例十 基于近红外光谱技术的水果品质动态在线检测 13910.1 案例简介 13910.2 基础知识 13910.2.1 马家柚糖度在线检测模型 13910.2.2 套网丰水梨糖度在线检测模型 13910.2.3 鸭梨黑心病在线检测模型 14010.3 实施过程及其结果 14010.3.1 马家柚糖度在线检测模型建立及应用 14010.3.2 套网丰水梨糖度在线检测模型建立及应用 14410.3.3 鸭梨黑心病在线检测模型建立及应用 14710.4 拓展与思考 15110.4.1 应用拓展 15110.4.2 思考 151参考文献 151案例十一 基于“端-边-云”智慧协同的森林防火监测预警系统 15311.1 案例简介 15311.2 基础知识 15311.2.1 域适应 15311.2.2 有监督学习与无监督学习 15411.2.3 特征融合网络 15411.2.4 注意力原型网络 15511.2.5 哈达玛积 15511.3 实施过程及其结果 15511.3.1 基于域对抗特征融合网络的林火烟雾自动检测 15511.3.2 基于特征学习的森林火灾烟雾检测方法 15911.3.3 基于“端-边-云”智慧协同的森林防火监测预警系统开发 16311.3.4 小结 16711.4 拓展与思考 16711.4.1 应用拓展 16711.4.2 思考 167参考文献 168案例十二 基于互联网＋和人工智能的野生动物智能监测识别系统 16912.1 案例简介 16912.2 基础知识 16912.2.1 无线传感器网络概述 16912.2.2 图像增强概述 17112.2.3 目标检测概述 17212.2.4 数据库概述 17312.3 实施过程及其结果 17412.3.1 无线图像传感器网络监测 17412.3.2 基于Retinex理论的图像自适应增强算法 17612.3.3 基于改进Faster R-CNN的野生动物目标检测识别算法 18212.3.4 构建远程动物数据信息库 19012.3.5 小结 19312.4 拓展与思考 19412.4.1 应用拓展 19412.4.2 思考 195参考文献 195
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