#RGB-D

对比无人机RGB与LiDAR传感器在甘蔗田地形测绘中的精度与适用性。

提出多光谱反射场框架，实现近距植物三维点云辐射精确生成。

开发低成本RGB与点云融合扫描系统，用于小麦表型测量。

提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。

用无人机RGB影像提取植被指数监测小麦和油菜长势并生成精准干预区。

9月2日下午上海农科院信息所举办"AI时代的智慧农业与植物表型"专题学术报告会,特邀中国农业大学教授、博士生导师、作物表型三维仿真首席科学家马韫韬作专题学术报告。马韫韬重点介绍了棉花育种表型研究进展,基于DINO视觉大模型实现棉铃精准分割与最佳集中收获期量化,首创无人机交叉环绕飞行三维重建技术,为棉花机采化育种、产量预测与基因挖掘提供高效技术手段。

综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。

刘浩然、王宇、赵学观、吴华瑞、付豪、庞树杰、翟长远(北京市农林科学院智能装备技术研究中心/国家农业智能装备工程技术研究中心)针对枝叶遮挡下田间胡萝卜苗精准识别难题,提出基于改进YOLOv11s的轻量化检测方法CD-YOLO:将主干网络部分标准卷积替换为深度可分离卷积降低模型复杂度,在C3k2模块引入高效多尺度注意力机制EMA构建C3k2_EMA模块增强关键特征动态感知,采用动态检测头强化多尺度特征融合与感知,显著提升检测鲁棒性。