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智慧農業工程案例(新農科智慧農業專業系列教材)

  • 作者：編者:陳帝伊//宋懷波//秦立峰|責編:林夢陽
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030751829
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：196
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是為高等農林院校農業工程和相關學科開設的智慧農業相關研究生課程而編寫的教材，由7所高校及科研院所聯合編寫完成。全書分12章，介紹了12個智慧農業工程領域的研究案例，涵蓋設施、種植、養殖、大田、果園等多種當前熱點應用場景，可為讀者全方位掌握我國智慧農業的發展提供全方位的知識和思維框架。本書側重於實際工程問題的研究方法，重點從問題的提出與分析、方案設計、實驗設計與驗證、結果分析、應用反饋等環節組織內容，注重學生創新思維和解決問題能力的培養。各案例后均給出了應用拓展及領域前沿思考性問題，供讀者參閱。書中配有大量的二維碼彩圖及視頻，方便讀者利用移動設備進行查詢與學習。
    本書可用作農業工程和相關學科博士、碩士研究生智慧農業相關課程的教材，也可作為科研院所相關專業學生、研究人員的參考書。
作者介紹
編者:陳帝伊//宋懷波//秦立峰|責編:林夢陽
目錄
序
前言
案例一  溫室蔬菜病害信息智能感知與檢測系統
  1.1  案例簡介
  1.2  基礎知識
    1.2.1  遺傳演算法
    1.2.2  SIFT特徵
    1.2.3  詞袋模型
    1.2.4  服務系統開發
  1.3  實施過程及其結果
    1.3.1  遺傳演算法改進的KSW熵法進行黃瓜葉部角斑病密度計算
    1.3.2  詞袋特徵PCA多子空間自適應融合的黃瓜病害識別
    1.3.3  蔬菜病害多源數據管理及在線服務系統
  1.4  拓展與思考
    1.4.1  應用拓展
    1.4.2  思考
  參考文獻
案例二  基於視覺感知與智能演算法的奶牛跛行檢測
  2.1  案例簡介
  2.2  基礎知識
  2.3  實施過程及其結果
    2.3.1  基於雙正態分佈背景統計模型的奶牛跛行檢測過程及結果
    2.3.2  基於YOLOv3相對步長特徵向量的奶牛跛行檢測過程及結果
    2.3.3  基於頭頸部輪廓擬合直線斜率特徵的奶牛跛行檢測方法研究
  2.4  拓展與思考
    2.4.1  應用拓展
    2.4.2  思考
  參考文獻
案例三  基於YOLOv5s的深度學習在自然場景蘋果花朵檢測中的應用
  3.1  案例簡介
  3.2  基礎知識
    3.2.1  基於深度學習的目標檢測演算法
    3.2.2  目標檢測演算法常用數據集格式
    3.2.3  目標檢測演算法性能評價指標
  3.3  實施過程及其結果
    3.3.1  數據集製備
    3.3.2  基於深度學習的蘋果花朵檢測網路訓練
    3.3.3  複雜背景下蘋果花朵檢測結果
    3.3.4  蘋果花朵誤檢和漏檢分析
    3.3.5  結論
  3.4  拓展與思考
    3.4.1  應用拓展
    3.4.2  思考
  參考文獻
案例四  基於深度學習的非接觸式白羽肉種雞體重智能估測方法
  4.1  案例簡介
  4.2  基礎知識
  4.3  實施過程及其結果
    4.3.1  雞背部圖像分割
    4.3.2  基於背部像素投影橢圓擬合的體重估計

    4.3.3  單雞體重估測
    4.3.4  群雞體重估測
  4.4  拓展與思考
    4.4.1  應用拓展
    4.4.2  思考
  參考文獻
案例五  基於Django的水產養殖模型智能管理系統
  5.1  案例簡介
  5.2  基礎知識
  5.3  實施過程及其結果
    5.3.1  水產養殖模型及數據集規範與模型構建研究過程及結果
    5.3.2  水產養殖模型部署應用開發
    5.3.3  基於B/S架構的水產養殖模型智能管理系統設計與實現
  5.4  拓展與思考
    5.4.1  應用拓展
    5.4.2  思考
  參考文獻
案例六  林區無人機航拍病蟲害監測系統
  6.1  案例簡介
  6.2  基礎知識
    6.2.1  飛行器平台
    6.2.2  卷積神經網路
    6.2.3  遷移學習
    6.2.4  識別精度評價指標
  6.3  實施過程及其結果
    6.3.1  林區蟲害檢測飛行器平台搭建
    6.3.2  監測圖像採集與標記
    6.3.3  基於複合梯度分水嶺演算法的圖像分割方法
    6.3.4  基於全卷積神經網路的林區航拍圖像蟲害區域識別方法
    6.3.5  蟲害圖像分割及其效果
    6.3.6  演算法性能評價與分析
    6.3.7  小結
  6.4  拓展與思考
    6.4.1  應用拓展
    6.4.2  思考
  參考文獻
案例七  果園果樹靶標信息感知與對靶排肥控制系統
  7.1  案例簡介
  7.2  基礎知識
    7.2.1  果樹靶標探測技術
    7.2.2  果園精準施肥技術
  7.3  實施過程及其結果
    7.3.1  對靶排肥控制系統需求
    7.3.2  實驗室試驗平台搭建
    7.3.3  排肥流速高速攝影試驗
    7.3.4  排肥故障監測裝置性能試驗
    7.3.5  速度測量精度試驗
    7.3.6  穴排肥精度試驗
    7.3.7  樹榦探測模式實驗室試驗
    7.3.8  果園試驗

    7.3.9  小結
  7.4  拓展與思考
    7.4.1  應用拓展
    7.4.2  思考
  參考文獻
案例八  高分一號衛星遙感數據定量診斷不同覆蓋度下的土壤含鹽量方法
  8.1  案例簡介
  8.2  基礎知識
    8.2.1  建模方法
    8.2.2  精度評價公式
  8.3  實施過程及其結果
    8.3.1  遙感圖像的獲取與預處理
    8.3.2  光譜指數計算與篩選
    8.3.3  植被覆蓋度的計算
    8.3.4  植被覆蓋度的劃分
    8.3.5  土壤特徵的描述性統計
    8.3.6  不同植被覆蓋度光譜協變數分析與篩選
    8.3.7  不同植被覆蓋度下土壤含鹽量最佳反演深度
    8.3.8  不同植被覆蓋度條件下土壤含鹽量最佳反演模型
    8.3.9  基於Cubist模型劃分植被覆蓋度的土壤含鹽量反演圖
  8.4  拓展與思考
    8.4.1  應用拓展
    8.4.2  思考
  參考文獻
案例九  果園灌溉物聯網智能監測和管控系統
  9.1  案例簡介
  9.2  基礎知識
  9.3  實施過程及其結果
    9.3.1  系統硬體設計
    9.3.2  系統上位機軟體設計
  9.4  拓展與思考
    9.4.1  應用拓展
    9.4.2  思考
  參考文獻
案例十  基於近紅外光譜技術的水果品質動態在線檢測
  10.1  案例簡介
  10.2  基礎知識
    10.2.1  馬家柚糖度在線檢測模型
    10.2.2  套網豐水梨糖度在線檢測模型
    10.2.3  鴨梨黑心病在線檢測模型
  10.3  實施過程及其結果
    10.3.1  馬家柚糖度在線檢測模型建立及應用
    10.3.2  套網豐水梨糖度在線檢測模型建立及應用
    10.3.3  鴨梨黑心病在線檢測模型建立及應用
  10.4  拓展與思考
    10.4.1  應用拓展
    10.4.2  思考
  參考文獻
案例十一  基於「端-邊-雲」智慧協同的森林防火監測預警系統
  11.1  案例簡介

  11.2  基礎知識
    11.2.1  域適應
    11.2.2  有監督學習與無監督學習
    11.2.3  特徵融合網路
    11.2.4  注意力原型網路
    11.2.5  哈達瑪積
  11.3  實施過程及其結果
    11.3.1  基於域對抗特徵融合網路的林火煙霧自動檢測
    11.3.2  基於特徵學習的森林火災煙霧檢測方法
    11.3.3  基於「端-邊-雲」智慧協同的森林防火監測預警系統開發
    11.3.4  小結
  11.4  拓展與思考
    11.4.1  應用拓展
    11.4.2  思考
  參考文獻
案例十二  基於互聯網+和人工智慧的野生動物智能監測識別系統
  12.1  案例簡介
  12.2  基礎知識
    12.2.1  無線感測器網路概述
    12.2.2  圖像增強概述
    12.2.3  目標檢測概述
    12.2.4  資料庫概述
  12.3  實施過程及其結果
    12.3.1  無線圖像感測器網路監測
    12.3.2  基於Retinex理論的圖像自適應增強演算法
    12.3.3  基於改進Faster R-CNN的野生動物目標檢測識別演算法
    12.3.4  構建遠程動物數據信息庫
    12.3.5  小結
  12.4  拓展與思考
    12.4.1  應用拓展
    12.4.2  思考
  參考文獻

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