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內容簡介： 《作物多模态信息高能效感知与目标检测方法》主要对无线传感器网络、图像压缩感知、农业物联网以及深度学习等多个领域的共性问题进行了系统的研究。全书围绕智能信息处理与物联网应用两大核心，展现了前沿技术的融合与创新。在数据处理方面，无论是无线传感器网络的压缩采样与数据重建，还是基于非参数贝叶斯字典学习的数据插值，都旨在从海量数据中提取有效信息，优化数据处理流程。在图像与农业物联网领域，通过模型与数据协同驱动、智能算法与深度神经网络的结合，实现了图像的高效压缩感知和农业生产的智能化管理。而在深度学习领域，无论是深度神经网络的压缩，还是植物病害识别模型的轻量化与移植，都体现了对模型性能与计算效率的追求。同时，云边协同的目标检测方法和深度学习的太阳能吸收技术，展示了智能信息处理在目标检测与新能源利用方面的广阔应用前景。《作物多模态信息高能效感知与目标检测方法》的工作对作物多模态信息高能效感知与目标检测的发展具有理论和实际意义。 目錄： 第1章 绪论 001 1.1 研究背景及意义 002 1.2 国内外研究现状 003 1.3 现有研究的不足 011 第2章 作物多模态信息监测关键技术 012 2.1 无线传感器网络与传感器数据 013 2.2 目标检测与相关概念 015 2.3 边缘计算 017 2.4 卷积神经网络 020 2.5 本章小结 023 第3章 作物环境数据压缩采样与重建方法研究 024 3.1 系统模型及问题分析 025 3.2 基于周期排序的分簇压缩采样方法 028 3.3 能量消耗和时延特性分析 031 3.4 仿真及结果分析 034 3.5 本章小结 039 第4章 基于非参数贝叶斯字典学习的丢失数据插值方法研究 040 4.1 基于非参数贝叶斯字典学习的缺失数据重构 041 4.2 仿真及结果分析 049 4.3 本章小结 053 第5章 基于模型与数据协同驱动的图像压缩感知方法研究 055 5.1 基于深度展开方法执行ADMM重建的图像压缩感知模型 057 5.2 基于零值域分解的深度图像压缩感知模型 068 5.3 基于零值域分解和变分自编码器生成模型的图像压缩感知方法 081 5.4 本章小结 095 第6章 基于智能算法和深度神经网络的农业物联网休眠调度与时序预测算法研究 096 6.1 基于遗传算法和多层次数据重建模型的休眠调度策略 097 6.2 结合时序分解和物理信息约束的非线性时序预测模型 108 6.3 本章小结 116 第7章 基于通道剪枝的深度神经网络压缩方法研究 117 7.1 基于滤波器弹性的通道剪枝压缩算法 118 7.2 轻量级火灾检测模型中压缩方法的实现 127 7.3 本章小结 136 第8章 基于知识蒸馏和通道剪枝的轻量化植物病害识别模型及移植 137 8.1 基于知识蒸馏和通道剪枝的轻量化植物病害识别模型 138 8.2 针对通道剪枝中重训练的算法优化及移动端移植 151 8.3 本章小结 163 第9章 基于云边协同的轻量化目标检测方法 165 9.1 基于DenseNet的轻量化卷积神经网络 166 9.2 轻量化的目标检测 172 9.3 云边协同的智能监控系统 179 9.4 本章小结 186 参考文献 188

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