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A
Aliasghar Bazrafkan
H指数:5
被引数:119
个人简介
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教育背景
暂无内容
工作经历
暂无内容
荣誉奖项
暂无内容
像素级监督解决重叠问题：针对基于时间序列无人航空系统图像的精确多簇干豆植株计数，对YOLOv12分割进行基准测试
利用RGB航拍影像和机器学习改进田间豌豆成熟天数的估算
Bazrafkan, A.; Igathinathane, C.; Bandillo, N.; Flores, P. 精准农业中UAS和卫星图像数据集成技术的优化——综述. Front. Remote Sens. 2025, 6, 1622884. [Google Scholar] [CrossRef]
多光谱数据与随机森林模型在利用UAS影像预测小扁豆成熟度方面优于深度学习
SENSORS
IF3.5
通过集成激光雷达，多光谱信息和机器学习，准确估计脉冲作物的植物高度
使用安装在UAS上的RGB，LIDAR和多光谱传感器预测干豌豆的倒伏严重程度
