内容简介
随着人工智能与农业信息化的深度融合，智能农业技术正迎来革命性突破。在技术赋能下，农业正逐步从依赖经验的传统模式，迈向数据驱动、精准作业的智能化新阶段。
本书第1章系统回顾了农业从传统模式向智能化的演进过程，重点探讨了智能技术在病虫害检测与生产管理中的应用及其对农业效率与可持续性的推动作用。随后，第2章基于图像处理与深度学习，构建了番茄营养失衡的移动端识别系统，显著提升了病害诊断的便捷性与准确率。第3章进一步利用数据增强技术优化了番茄成熟度分类模型，实现了高效精准的识别。在苹果果实分析方面，第4、5章分别设计了轻量级成熟度分类模型与多任务卷积网络，不仅解决了复杂环境下的果实分级难题，还同步实现了成熟度与外观缺陷的智能判别。第6、7章通过多任务级联卷积网络及其轻量化改进结构，在苹果、草莓和橙子等多种果实上验证了高效的检测性能与泛化能力。此外，第8章针对苹果采摘机器人，提出了融合双边滤波与高斯金字塔的视觉定位算法，显著提升了三维定位的精度与速度。第9章通过自组织映射与遗传算法的联合优化，实现了对采摘路径的动态规划。最后，第10章展望了深度学习在推动农业高效、可持续发展以及保障粮食安全方面的广阔前景。
本书既可作为高等院校农业工程、计算机视觉、机器人等相关专业研究生与高年级本科生的教学参考用书，也可供从事智能农业装备研发的科研人员与工程技术人员参考借鉴。
目录介绍
目录
第1章概述1
1.1总体概述1
1.1.1农业发展概述1
1.1.2从标准农业实践到智能农业的转变3
1.1.3智能农业与病虫害监测技术发展3
1.2农业及其他领域的革新5
1.2.1三维机器视觉在农业中的应用5
1.2.2农作物病虫害识别领域的进展7
本章参考文献11
第2章番茄病害识别模型研究与诊断系统设计19
2.1概述19
2.1.1应用背景19
2.1.2系统内容21
2.1.3设计思路22
2.2数据集构建23
2.2.1数据收集23
2.2.2数据增强24
2.3识别模型30
2.3.1基于CNN的识别模型构建30
2.3.2番茄病害识别结果31
2.4微量元素失衡诊断系统设计35
2.4.1客户端诊断系统35
2.4.2在线诊断系统36
2.4.3识别系统部署36
2.5本章小结37
本章参考文献38
第3章番茄成熟度分类模型研究42
3.1概述42
3.1.1背景概述42
3.1.2设计思路43
3.2数据获取与划分46
3.3数据集增强47
3.3.1几何变换增强48
3.3.2添加噪声增强51
3.3.3联合增强54
3.4分类架构56
3.4.1架构设计56
3.4.2代码实现57
3.5实验59
3.5.1几何变换数据集的效果59
3.5.2S+噪声数据集的效果60
3.5.3R+噪声数据集的效果61
3.5.4S&R+噪声数据集的效果62
3.5.5其他增强方法的性能比较63
3.5.6运行时间分析64
3.6本章小结65
本章参考文献65
第4章面向注意力机制的轻量级苹果成熟度分类模型研究69
4.1概述69
4.2数据获取与数据集建立72
4.3AFGLMC 架构设计75
4.3.1层单元77
4.3.2模块单元78
4.3.3损失函数79
4.4模型训练与验证79
4.5实验与结果分析80
4.5.1成熟度分类结果80
4.5.2模型对比结果82
4.5.3泛化评估84
4.5.4参数和时间成本评估88
4.6本章小结89
本章参考文献89
第5章轻量级多任务苹果成熟度分类模型研究95
5.1数据集的建立96
5.1.1数据获取96
5.1.2图像预处理98
5.2基于CNN的轻量级多任务分类102
5.2.1主干网络104
5.2.2分类子网络105
5.3实验106
5.4结果107
5.4.1DNet结果107
5.4.2MNet结果108
5.5本章小结113
本章参考文献114
第6章多任务级联网络的果实目标识别检测模型研究117
6.1概述118
6.1.1基于图像处理118
6.1.2基于机器学习118
6.2FMTCNN检测器119
6.2.1设计思路119
6.2.2整体架构120
6.2.3损失函数121
6.3数据集122
6.3.1图像获取122
6.3.2训练数据122
6.3.3融合增强算法122
6.4实验与分析123
6.4.1验证方法123
6.4.2与增强数据集的比较124
6.4.3与不同阈值的比较125
6.4.4与不同状态的比较127
6.4.5与其他类型的比较129
6.4.6时间成本131
6.5本章小结132
本章参考文献133
第7章改进的多任务级联网络的目标检测模型研究137
7.1概述137
7.2果实多任务级联网络模型139
7.2.1基于MTCNN的果实识别检测模型构建140
7.2.2损失函数143
7.3数据集建立与增强处理144
7.3.1子元素描述145
7.3.2子元素获取146
7.3.3生成合成数据集147
7.4实验与分析148
7.4.1模型性能实验149
7.4.2模型对比实验151
7.4.3模型泛化实验151
7.5本章小结153
本章参考文献153
第8章基于双目立体视觉的空间定位与视差补全算法研究160
8.1概述161
8.2双目相机的标定原理与结果162
8.2.1成像与坐标系转换原理163
8.2.2双目深度估计原理165
8.2.3张正友双目标定原理167
8.2.4标定结果169
8.3基于双边滤波与金字塔融合的视差补全算法170
8.3.1半全局匹配（SGM）的定位算法原理171
8.3.2基于双边滤波的视差补全173
8.3.3多尺度视差融合优化174
8.4实验与分析176
8.4.1基于SGM的深度估计实验176
8.4.2基于双边滤波的视差补全实验178
8.4.3基于金字塔模型的视差融合实验180
8.4.4多样本实验结果181
8.4.5对比实验183
8.5本章小结184
本章参考文献184
第9章近最优采摘算法研究189
9.1概述189
9.2基于SOMGA的最短采摘路径算法研究194
9.2.1阈值的选择与设定195
9.2.2SOM算法策略196
9.2.3GA算法策略197
9.3实验与分析198
9.3.1阈值实验198
9.3.2近最优对比实验200
9.3.3收敛性对比实验201
9.4本章小结202
本章参考文献202
第10章总结与展望207
10.1结论207
10.2展望209