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A deep ensemble learning framework for precision image-level weed classification in paddy fields

delete2026-04-11
delete0
PRE
AI
S
Sadia Afrin Urmi
A
A.H.M. Kamal
G
Gahangir Hossain *
DOI:10.1016/j.compag.2026.111696delete
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摘要

摘要

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• 新型框架:引入基于深度学习的杂草检测技术用于精准水稻种植 • 实际数据集:开发并标注了约950张覆盖多样化环境和光照条件的田间图像 • 集成学习整合:通过多数投票结合微调后的CNN模型以提高鲁棒性和准确性 • 卓越性能:达到99.70%的准确率,同时具备近乎完美的精确度和F1分数 • 可持续应用:提供了一种可扩展且环保的方法,以减少水稻种植中的手动劳动和除草剂使用
Keyword:
weed detection
deep learning
ensemble learning
precision agriculture
paddy fields

期刊

Computers and Electronics in Agriculture 封面图
Computers and Electronics in Agriculture
IF:
8.9
论文数:
1.0W
被引数:
4.8W

机构

U
university of north texas
学者数:
253
论文数: 137
被引数: 0
Jatiya Kabi Kazi Nazrul Islam University 封面图
Jatiya Kabi Kazi Nazrul Islam University
学者数:
31
论文数: 12
被引数: 115
引用论文

引用论文

Classification of crops and weeds from digital images: A support vector machine approach
err2012-10-01
err0
PREAI
errFaisal Ahmed; Hawlader Abdullah Al-Mamun; A.S.M. Hossain Bari; Emam Hossain; Paul Kwan
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Improved Prediction of Metamaterial Antenna Bandwidth Using Adaptive Optimization of LSTM
err2022-01-01
err0
errOAAI
errDoaa Sami Khafaga; Amel Ali Alhussan; El-Sayed M. El-kenawy; Abdelhameed Ibrahim; Said H. Abd Elkhalik; Shady Y. El-Mashad; Abdelaziz A. Abdelhamid
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