AI叶龄识别定制：水稻氮肥追施窗口判断
在智慧农业场景里，水稻追肥时机长期依赖农技员下田数叶龄，一人一天最多看几十块田，且不同人判读差异明显。本实验室近期完成一组实验性探索：用田间固定杆相机与无人机俯拍图像，先做稻株分割与主茎定位，再按叶枕露出程度回归叶龄值，输出每块田的叶龄区间…
🌾 农业AI实验室2026-11-02
AI大棚番茄成熟度分级定制：色度与糖度联合判定
在设施番茄采摘环节，成熟度判定长期依赖人工目视，同一棚内不同冠层的判断偏差会直接传导为采后糖度波动。本阶段实验将可见光色度特征与便携近红外光谱的糖度读数做联合建模：图像分支先输出成熟度粗分级，光谱分支回归可溶性固形物，两者在决策层加权，最终…
🌾 农业AI实验室2026-11-02
AI虫情测报定制：灯下图像计数与种类判别
测报灯每晚回传的虫板图像，是虫情监测最基础的输入，也是识别模型最难处理的一类数据：虫体密集粘连、鳞翅与鞘翅混杂、夜间补光造成高光与阴影并存。我们在农业AI实验室把这一问题拆成三段处理——先用轻量检测网络定位单只虫体，再对重叠区域做实例分割与…
🌾 农业AI实验室2026-11-01
AI田间虫情测报定制：灯诱图像与种群计数
农业AI实验室在虫情测报场景做了一轮小样本实验：将田间虫情灯的诱捕图像接入边缘设备，先用轻量检测模型框出虫体，再按体长、翅型等可解释特征做粗分类，最后汇总为按天、按地块的种群曲线，替代人工开箱清点。 进展方面，在三个水稻监测点、约4200张…
🌾 农业AI实验室2026-11-01
AI虫情测报灯图像识别定制：计数校准与种类归类
田间虫情测报灯每晚产生数千张诱捕图像，人工计数既慢又难以复现。本轮实验把任务拆成两步：先做虫体检测与去重，再做种类归类与计数校准。 数据来自三个站点的水稻与玉米田块，约 1.2 万张标注图像。难点集中在三处：虫体堆叠造成遮挡、夜间补光带来的…
🌾 农业AI实验室2026-10-31
AI虫情测报图像计数定制：稻飞虱识别与迁飞预警
虫情测报灯每晚产生数百张粘板或传送带图像，人工计数费时且口径不一。我们与植保站合作，在三个水稻监测点采集夜间图像，尝试用视觉模型自动计数稻飞虱与叶蝉。 现场难点在于目标仅十余像素、虫体堆叠、露水反光与背景杂质干扰。当前方案采用分块推理加尺度…
🌾 农业AI实验室2026-10-31
AI灌溉决策定制：土壤墒情与作物需水预测
在智慧农业实验中，灌溉决策长期依赖经验与固定阈值，难以兼顾节水与产量。本阶段《农业AI实验室》尝试将土壤墒情序列与气象预报联合建模，构建作物需水预测与灌溉建议闭环。 技术路径上，我们以田间多点电容式水分传感器与气象站数据为输入，按小时对齐后…
🌾 农业AI实验室2026-10-31
AI虫情测报定制：灯诱图像与虫种计数
在县域植保站的测报灯场景里，我们做了一轮小样本试验：夜间灯诱拍照的虫情图像，能否直接折算成可用的虫量数据。 难点不在模型规模，而在成像条件。虫体相互粘连、鳞翅目翅纹相近、灯光不均与夜间湿度反光都会干扰计数，直接端到端回归误差较大。当前链路拆…
🌾 农业AI实验室2026-10-30
AI作物病害识别定制：田间光照差异与误检抑制
在《农业AI实验室》的智慧农业方向中，我们近期把实验重心放在一个不太“炫技”的环节：让病害识别模型在真实田块里少出错。 问题来自数据与场景的落差。农户手机拍摄的叶片图像中，逆光、露水反光、阴影、复叶遮挡、老叶自然黄化普遍存在，模型容易把缺素…
🌾 农业AI实验室2026-10-30
花期识别与坐果率校正：果园产量预估实验
在果园产量预估这件事上，我们尝试把“花”当作最早的可观测信号。实验室在苹果与柑橘两个园区布设固定机位与无人机航线，花期每周采集一次可见光影像，用轻量分割模型提取花簇并计数，再按树龄、品种与修剪强度做分层校正。 · 阶段进展：顺光条件下花簇计…
🌾 农业AI实验室2026-10-29
AI水稻病虫害识别定制：田间光照与分蘖期样本分层
在智慧农业方向，我们近期完成了一轮水稻病虫害图像识别的田间验证实验，重点不在模型结构，而在数据分布与采集条件对识别稳定性的影响。 实验在三个试验田块进行，采集稻瘟病、纹枯病、稻飞虱危害三类目标，覆盖分蘖期与抽穗期。初步结果显示：正午强光下的…
🌾 农业AI实验室2026-10-29
AI温室小番茄授粉时机定制：花序识别与振动窗口
在温室番茄生产中，授粉窗口短，人工判断依赖经验，常出现漏授或重复授粉。农业AI实验室本期将问题拆成两步：先识别花序所处阶段，再决定是否触发授粉动作。 方法上，我们在移动平台上采集花序侧视与俯视图像，按花药开裂程度、花瓣反卷角度和柱头外露长度…
🌾 农业AI实验室2026-10-28
AI灌溉决策定制：墒情预测与蒸散量补偿
在开放式大田里，灌溉决策的难点往往不在于装传感器，而在于把不同来源的信号合成一条可执行的建议。近期我们在实验室的小区试验田上搭建了一条灌溉建议链路：以三层土壤墒情（20/40/60cm 体积含水率）为状态量，用 Penman-Monteit…
🌾 农业AI实验室2026-10-28
AI温室环境调控定制：蒸腾速率与补光策略
在智慧农业方向，我们近期把实验重点放在温室环境调控的闭环建模上。与露天大田不同，温室内温湿度、CO₂浓度与作物蒸腾相互耦合，若仅按温湿度阈值触发风机与湿帘，容易出现过度降温抑制作物生长、能耗偏高的两难。本轮实验以越冬茬番茄为对象，用温湿度、…
🌾 农业AI实验室2026-10-27
AI灌溉决策定制：土壤墒情与蒸散估算
在智慧农业场景里，灌溉是最容易被“算法化”、也最容易被高估的环节。我们的实验没有直接从端到端模型切入，而是把问题拆成可验证的三段：参考蒸散（ET0）计算、作物系数修正、地块级水量平衡。传感器侧用土壤墒情探头与小型气象站，遥感侧用无人机多光谱…
🌾 农业AI实验室2026-10-27
AI麦穗计数定制：无人机影像与密度估计
麦穗计数是产量估测的基础环节，人工样方取样耗时长、主观误差大。本期实验尝试用消费级无人机可见光影像替代人工下田：在灌浆期采集正射影像，切分为 640×640 瓦片后，用点监督密度图回归模型估计穗数。标注只需点出穗心，单张约 40 秒，可避开…
🌾 农业AI实验室2026-10-26
AI小麦赤霉病预警：气象窗口与孢子捕捉
小麦赤霉病防控窗口短，传统经验判断容易错过最佳施药期。农业AI实验室近期在黄淮海示范区开展了一组实验性探索：将区域气象站数据与田间孢子捕捉仪图像结合，构建“气象窗口+孢子浓度”的短临预警模型。 气象侧取抽穗扬花期的日均温、相对湿度、降雨时长…
🌾 农业AI实验室2026-10-26
AI虫情测报识别定制：多目标计数与迁飞预警
在智慧农业场景中，虫情测报灯与黄板是低成本、高频次的田间观测入口，但人工计数费时且一致性差。农业AI实验室近期围绕“小目标、密集重叠、夜间补光不均”三类问题，做了一轮实验性定制：将诱虫板图像按重叠度分块，分别进行虫体检测与密度回归，再通过跨…
🌾 农业AI实验室2026-10-25
AI作物病害识别定制：田间多光谱与轻量模型部署
在智慧农业方向，我们近期完成了一轮针对大田作物叶部病害识别的实验性验证。与实验室环境不同，田间成像面临光照剧烈波动、叶片重叠遮挡和背景杂乱三类干扰，直接用通用视觉模型迁移，准确率会下降约15到20个百分点。 本阶段的做法是把问题拆成两步：先…
🌾 农业AI实验室2026-10-25
AI虫情测报计数：小目标粘连与长尾分类
测报灯诱捕的昆虫图像里，目标常常只有几十像素，翅面鳞片与触角在夜拍光源下粘连成团；同一晚不同时段的光照、背景湿度与虫体姿态也不一致，直接套用通用检测模型，计数偏差主要来自粘连个体被当作一个目标、以及同类虫体重复计数。农业AI实验室近期的实验…
🌾 农业AI实验室2026-10-25