IoT-Based Automatic Cotton Leaf Disease Detection, Infection Percentage Estimation, and Treatment Recommendation Using Raspberry PI
基于树莓派与物联网，实现棉花叶病自动检测、感染率估算与防治推荐。
棉麻糖与特色经作
棉花、甘蔗、烟草、蚕桑等工业原料型作物
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Detecting diurnal dynamics of cotton leaf inclination angle under water-salt stress
提出CAPLA无人机点云融合方法，监测水盐胁迫下棉花叶倾角昼夜动态。
A Hybrid CNN–Transformer–LSTM Deep Learning Framework for Automated Cotton Disease Detection
提出CNN-Transformer-LSTM混合框架，实现棉花叶片病害自动识别。