基于低成本遥操作机械臂模仿学习的草莓果柄定点采摘
用低成本遥操作机械臂采集演示，模仿学习实现草莓果柄定点采摘。
蔬菜
蔬菜育种、栽培、病虫害与产业
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LIGHTWEIGHT FEATURE FUSED ATTENTION DRIVEN MULTI LEVEL HYBRID MOBILENET V2 FRAMEWORK FOR EARLY TOMATO LEAF DISEASE DETECTION
提出轻量注意力多级混合MobileNet-V2框架，融合手工纹理与深度学习特征实现番茄叶片病害早期检
Real-Time IoT-Integrated Ensemble LSTM–Bi-LSTM Framework for Greenhouse Microclimate Forecasting
提出物联网集成LSTM与Bi-LSTM加权集成框架，实时预测温室微气候。
MambaSeed:基于Mamba的轻量级混合视觉网络用于番茄叶病识别(PLOS ONE)
提出轻量级混合视觉网络MambaSeed，实现番茄等作物叶病高效识别。
Tomato ripeness classification with weight-based and texture-adaptive pooling in CNNs
提出基于纹理自适应模糊池化机制，提升CNN番茄成熟度分类性能。
CuFormer U-Net: a transformer-enhanced multi-task network for cucumber leaf disease detection and segmentation
提出CuFormer U-Net多任务网络，同时实现黄瓜叶病分类与病斑分割。
种子逐粒精检分选机的设计与试验——基于YOLO11n的辣椒种子在线检测
设计基于YOLO11n的辣椒种子逐粒精检分选机，实现高通量在线检测与无损剔除。
基于改进YOLOv8n的番茄果实检测模型
提出改进YOLOv8n番茄果实检测模型，提升采摘机器人识别精度与速度。
Automated Diagnosis of Tomato Leaf Diseases with Attention-Enhanced Feature Aggregation
提出MPFAN-AF模型，用多尺度并行卷积和注意力融合实现番茄叶片病害自动分类。
Comparative Analysis of Decision-Level Ensemble Voting Strategies for Tomato Leaf Disease Classification Using EfficientNet-B0 and MobileNetV2
系统比较硬投票、软投票与加权软投票三种决策级集成策略，用于番茄叶片病害分类。
Use of artificial intelligence (AI) in vegetable crops: A review
综述人工智能在蔬菜作物生产中的应用，涵盖监测、诊断、灌溉、产量预测与采收机器人。
Addressing scale Variation and texture confusion in strawberry phenology detection via a lightweight synergistic network
提出轻量协同网络，解决草莓物候检测中的尺度变化与纹理混淆问题。
Groundbreaking AI Robot Picks Tomatoes Autonomously——YOLOv8n-BiFPN-WIoU模型驱动采摘新范式
开发基于YOLOv8n-BiFPN-WIoU的轻量模型，实现温室番茄自主采摘机器人实时运行。
A decision-making method for light regulation of cucumber seedlings considering changes of temperature and CO2 in protected agriculture
构建数据驱动光调控决策框架，优化黄瓜幼苗光强与光谱以提升光合效率并降低能耗。
Simultaneous Maturity Recognition and Yield Counting of Truss and Individual Tomatoes Using Improved YOLOv8-EME and Optimized ByteTrack Tracker
提出改进YOLOv8-EME与ByteTrack结合的番茄检测计数系统，可同时识别串收与单果成熟度并
Computer vision-based size estimation module for selective harvesting of lettuce
开发基于RGB图像处理的生菜尺寸估计软件，用于选择性采收决策。
设施番茄采摘机器人识别定位与采摘方法研究——江苏大学雷志龙等 基于改进YOLO v5-HSV融合算法识别准确率95.01%
设计设施番茄智能采摘平台，融合改进YOLO v5与HSV实现识别定位与采摘。
基于CNN/LR/GA-BP的辣椒叶病识别稳定性与精度多维度视觉特征比较
比较CNN、LR、GA-BP对辣椒叶病的识别精度与稳定性，并评估三种分割预处理方案。
A Multi-Modal Generative Model for Tomato Disease Leaves Understanding
提出多模态生成模型SOLAR，统一理解番茄病害叶片的六类问答任务。
Decoupled Foundation Models:基于YOLO26m+SAM2+DINOv2的湿度诱导番茄叶坏死实例分割与检测,登MDPI Agriculture 16(18)1997
用YOLO26m+SAM2+DINOv2多步管道分割并分类高湿诱导的番茄叶坏死斑。