Computers and Electronics in Agriculture·9月23日 · 周三论文农业遥感与作物表型阅读 1
End-edge-cloud collaborative group phenotype recognition and diagnosis for rice seedling in vertical rice seedling cultivation
Zheng Ma · Ruohan Wang · Yuxuan Cai 等 9 人
Computers and Electronics in AgricultureDOI 10.1016/j.compag.2026.112412
论文解读
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提出端边云协同的水稻秧苗群体表型识别与诊断方法，用于垂直育秧场景。
方法
端边云协同架构结合深度学习，对垂直育秧水稻秧苗群体图像进行表型识别与诊断。
发现
端边云协同可实现水稻秧苗群体表型高效识别与诊断，支撑垂直育秧精准管理。
机会点
可探索端边云协同下多尺度群体表型实时诊断与育秧环境调控闭环，弥补边缘算力与模型轻量化研究空白。
影响力18
信息增量20
专业深度18
信源权威14
时效性10
核心期刊论文，提出端边云协同的水稻育苗群体表型识别诊断方法，方法新颖、时效性强，对智慧育苗有参考价值。
原文摘要
端边云协同的水稻秧苗群体表型识别与诊断及其在立体水稻育秧中的应用。