农业4.0：无人机与视觉技术助力作物监测

零售业中的计算机视觉：无人结算与货架分析

• 前言
• 一、农业 4.0 与智能作物监测概述
• • 1.1 农业 4.0 的概念与发展
  • 1.2 传统作物监测面临的挑战
  • 1.3 无人机与视觉技术的优势
• 二、无人机系统与数据采集技术
• • 2.1 无人机平台选型
  • 2.2 视觉传感器配置
  • 2.3 数据采集方案设计
  • • 2.3.1 飞行规划
    • 2.3.2 图像采集与同步
• 三、作物图像分析与处理技术
• • 3.1 图像预处理
  • 3.2 作物分割与识别
  • • 3.2.1 基于颜色特征的分割
    • 3.2.2 基于深度学习的分割
  • 3.3 作物特征提取与分析
  • • 3.3.1 植被指数计算
    • 3.3.2 作物计数与密度分析
    • 3.3.3 病害检测与识别
• 四、无人机作物监测系统集成与应用
• • 4.1 系统架构设计
  • 4.2 决策支持系统
  • 4.3 实际应用案例
  • • 4.3.1 玉米生长监测
    • 4.3.2 果园病虫害检测
    • 4.3.3 精准灌溉管理
• 五、农业 4.0 中的挑战与未来趋势
• • 5.1 技术挑战
  • 5.2 未来发展趋势
  • 5.3 展望
• 致读者一封信

零售业中的计算机视觉：无人结算与货架分析 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，传统作物监测依赖人工巡检，存在效率低、成本高、覆盖范围有限等问题。同时，人工判断易受主观因素影响，难以及时发现早期病虫害或营养缺乏等问题。据联合国粮农组织统计，全球每年因病虫害导致的作物损失约占总产量的 20%-40%。

前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon