【WSN布局】基于差分进化策略结合杂草算法实现WSN节点优化部署matlab源码

入侵杂草算法是近年来提出的比较新颖的一种群体智能算法。

果园杂草分类研究，马丰蕾，贾克功，本文提出了控制草害与杂草保护相结合的果园“杂草管理”观念，并针对果树生产和果园杂草的危害特点将我国常见的300种果园杂草分为

机直播水稻“播喷同步”技术对单季晚稻杂草的防效研究.pdf

除草机器人杂草识别与视觉导航技术研究

代码运行效果图见压缩包

植物苗种分类 域背景 图像分类已成为机器学习和深度学习可以解决的最重要问题之一。 在这个项目中，我将使用kaggle竞赛的数据集之一，该数据集包含大约960种独特植物的图像，这些植物在多个生长阶段属于12个物种。它包含带注释的RGB图像，其物理分辨率约为每毫米10像素。 奥尔胡斯大学信号处理小组工程系已上传此数据集，以使其具有更大的曝光范围，从而为社区提供了尝试不同图像识别技术的机会，并提供了一个可以相互授粉的思想场所。 在南丹麦大学和奥尔胡斯大学的合作下，该数据库已在奥尔胡斯大学Flakkebjerg研究站进行了记录。 您可以在此处找到数据集，该数据集具有1.7 G的训练集（无节段的单株植物），这里的问题是杂草幼苗很像农作物幼苗，我们的目标是能够使用机器学习和深度学习技术来区分它们。 你可以找到项目报告 安装 他的项目需要Python 3.5或更高版本，并安装了以下Python库：

入侵杂草算法的matlab实现代码，模拟自然界农田中杂草的正态扩散过程，实现最优化，与遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法属于相同分类。

leetcode 分类植物与杂草 田间植物和杂草的目标检测分类。 这是工业项目。 目录 - 关于项目 该项目旨在检测杂草和植物。 该项目是工业项目，其主要目的是制造除草机器人，机器人需要以最低的成本以有效的形式从农场中去除不需要的杂草。 这部分是关于计算机视觉，它将在杂草和植物之间进行区分，并给出杂草所在的坐标。 该领域的照片是由 Rasberry Pi 4B+ 相机拍摄的，并非出于处理目的从互联网上获取。 检测到机器人手臂后，将清除田间杂草。 重要提示 - 这里花被视为植物，叶子被视为杂草，用于非农田项目的试验和测试。 否则项目的代码和目的是绝对正确的。 项目详解 我将提供每一行代码的详细解释。 该项目侧重于使用单发多盒检测器（SSD）在多种植物和杂草之间进行分类 首先，我们将谷歌驱动器与谷歌 Colab 链接，因为我们在谷歌 colab 上运行代码，以便由于使用 GPU 而更快地处理。 此外，这里用于 tensorflow 的版本是 1.15.2 然后将定义训练步骤的数量 - 1000和评估步骤的数量 - 50 。 评估步骤的次数是检查模型在非训练数据上的性能。 现在我们将定义模型

在可变光照条件下拍摄的带有RGB图像的杂草检测数据集 带有杂草的胡萝卜幼苗的RGB图像数据集（胡萝卜-杂草数据集）。 该数据集可自由用于非商业应用。 有关其他信息，请联系：Petre Lameski（ ） 如果您使用此数据集，请引用： Petre Lameski，Eftim Zdravevski，Vladimir Trajkovik，Andrea Kulakov，“杂草检测数据集以及在可变光照条件下拍摄的RGB图像”，第9届ICT创新国际会议2017年，9月18日至21日，马其顿斯科普里 本文提供了数据集描述和初步分析。