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袁翠霞; 赵春江; 任艳敏; 刘玉; 李淑华; 李少帅;
北京市农林科学院信息技术研究中心;
国家农业信息化工程技术研究中心;
自然资源部国土整治中心;
田间道路; 识别; 深度学习; U-Net; 面向对象; 高标准农田;
机译:利用改进的U-Net卷积神经网络的混凝土结构裂缝识别方法
机译:一种基于宏观基础图和光谱聚类和支持向量机的道路网络流量状态识别方法
机译:基于复杂道路场景深卷积网络的车辆牌照识别方法
机译:高标准农田建设生态效益评价及东部地区差异分析:基于福建省四川省金塘县与永泰县的研究
机译:基于卷积神经网络的人类视觉系统启发特征识别方法
机译:基于U-Net和卷积神经网络且交替更新的集团自动隧道裂缝检测
机译:基于福建省四川省金塘县与西塘县研究的高标准农田建设和地区差异分析评价
机译:一种基于神经网络的星识别方法
机译:基于U-NET神经网络的精细水体提取方法
机译:基于人工智能的农田实时识别方法与系统
机译:基于农田图像构造卷积神经网络的方法,使用该方法的电子设备
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