Organizations: 國立中興大學大數據中心

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  • Need authorization agreement 俯拍牛隻移動軌跡模型

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    此模型基於深度學習技術,使用俯拍牛隻移動軌跡影像資料集進行訓練,能夠預測牛隻在未來一段時間內的移動軌跡。 模型下載:https://drive.google.com/file/d/1F_DWWZnBDenVY-_13V-YlvbFsDMd47UN/view?usp=drive_link 資料集部分:...
  • Need authorization agreement 土雞活動力評估模型

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    此模型能夠偵測影片中的雞隻活動力 模型可視化展示如下圖: 電腦需求: 需配有Nvidia 顯卡,並已安裝cuda、anaconda 輸入: 影片 輸出: 活動力數值 使用步驟: 0. 使用anaconda建立一個虛擬環境 1....
  • Need authorization agreement 土雞辨識模型

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    此模型能夠將照片中的雞隻自動辨識出來 模型可視化展示如下圖: 電腦需求: 需配有Nvidia 顯卡,並已安裝cuda、anaconda 輸入: 照片 輸出: 框選完之照片 使用步驟: 0. 使用anaconda建立一個虛擬環境 1....
  • Need authorization agreement 作物蟲害無人機預警系統

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    本研究開發一套水稻蟲害預警系統,透過空拍機RGB影像生成智慧光譜,提取作物生理訊號,預測抽穗期與蟲害風險。該系統具備低成本、高覆蓋與數據驅動決策的優勢,可應用於蟲害預警、抽穗期預測及農業決策支持,提升監測精度與管理效率,減少蟲害影響,推動智慧農業發展。
  • Need authorization agreement 作物病害線蟲可見光預警模型(+紅外光)

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    本研究聚焦於利用 400–1000 nm...
  • Need authorization agreement 作物病害線蟲高光譜預警模型

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    本研究聚焦於利用 490–900 nm...
  • Need authorization agreement 茶樹病害影像辨識模型

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    茶樹病害影像辨識模型 茶樹病害影像辨識模型可將田間拍照影像到的茶樹病害徵狀透過此模型作快速辨識。 AI模型訓練過程 團隊利用FastAI開發茶樹的病害影響辨識模型,並使用ResNet-34模型架構為基礎進行訓練,通過添加自定義的多標籤分類指標、學習率查找和微調技術來優化模型的訓練過程。...
  • Need authorization agreement 校正色卡偵測模型

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    本模型使用YOLOv7作為物件偵測架構,以大田環境下透過智慧型手機拍攝包含黑、灰、白之影像校正色卡為應用情境,目標是檢測在畫面中不同位置擺設之影像校正色卡位置與類別,以便於使用者可以此偵測結果進行後續影像校正工作,提高影像分析之精準度與穩定性之用。 下圖由左至右分別為: 1.原圖 2.模型偵測結果圖(黑色、灰色、白色校正色卡位置與信心分數)...
  • Need authorization agreement 稻穗影像去背模型

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    本模型使用U2net為主要基礎架構,旨在應用於將透過手機拍攝的影像中萃取出稻穗影像並去除背景像素,以作為可進一步分析(如穀粒含水量推估)之預處理方式,由於U2net擅長背景去除的影像語義分割之用途,因此選擇基於此架構訓練去背模型。...
  • Need authorization agreement 穀粒含水量推估模型

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    本模型使用Python之開源函式庫ADAPT為主要基本架構,旨在應用將手機拍攝的稻穗影像顏色特徵作為訓練資料,以領域適應(Domain Adaptation, DA)方法推估出各影像中的穀粒含水量。 下圖由左至右分別為:1.基於特徵的領域適應方法適應前後的特徵t-SNE圖、2.基於實例的領域適應方法重要實例標註的特徵t-SNE圖 執行步驟...
  • Need authorization agreement 作物蟲害多光譜預警系統

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    無人機多光譜影像預測蟲害發生的模型摘要 1. 簡介 本指南介紹如何利用無人機多光譜影像數據來預測蟲害發生的可能性,並進行提前預警和防治。模型將使用 Weka 3.8.3 工具進行開發和讀取。 2. 資料準備 2.1 無人機多光譜影像獲取 使用無人機配備多光譜攝像頭對農田進行影像拍攝。 確保影像覆蓋範圍全面,分辨率適中。 2.2 數據處理...
  • Need authorization agreement 水稻徵狀影像辨識模型

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    水稻徵狀影像辨識模型 水稻徵狀影像辨識模型主要用於辨識水稻病害、蟲害、營養障礙與其他等四大類別。使用者可於田間拍攝到水稻徵狀照片後,透過此模型作快速辨識。 AI模型訓練過程 團隊利用視覺注意力網路(Visual Attention...
  • Need authorization agreement Tea plant nutrient, disease and pest symptom image dataset (茶樹營養,病蟲害徵狀影像資料集)

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    資料集為茶樹病害、蟲害與營養徵狀影像資料集 資料集包含之資料主要為影像資料 (JPG檔)、標註資料 (xml檔) 與資料庫代號對照表 (txt檔)。 影像資料為團隊成員至田間拍攝之實際徵狀照片,拍攝工具為手機。 標註資料為植物專家協助進行標註之結果,內容包含徵狀位置與徵狀類別。 資料庫代號對照表為標註資料中各個代號所對應之內容。...
  • Need authorization agreement Grape nutrient, disease and pest symptom image dataset (葡萄營養,病蟲害徵狀影像資料集)

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    資料集為葡萄病害、蟲害與營養徵狀影像資料集 資料集包含之資料主要為影像資料 (JPG檔)、標註資料 (xml檔) 與資料庫代號對照表 (txt檔)。 影像資料為團隊成員至田間拍攝之實際徵狀照片,拍攝工具為手機。 標註資料為植物專家協助進行標註之結果,內容包含徵狀位置與徵狀類別。 資料庫代號對照表為標註資料中各個代號所對應之內容。...
  • Need authorization agreement Rice nutrient, disease and pest symptom image dataset (水稻營養,病蟲害徵狀影像資料集)

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    資料集為水稻病害、蟲害與營養徵狀影像資料集 資料集包含之資料主要為影像資料 (JPG檔)、標註資料 (xml檔) 與資料庫代號對照表 (txt檔)。 影像資料為團隊成員至田間拍攝之實際徵狀照片,拍攝工具為手機。 標註資料為植物專家協助進行標註之結果,內容包含徵狀位置與徵狀類別。 資料庫代號對照表為標註資料中各個代號所對應之內容。...
  • Need authorization agreement 水稻線蟲病害無人機影像資料集

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    • 地理坐標:每個影像的位置信息,通常使用經度、緯度和高度表示,以方便地理信息系統(GIS)的應用。 • 影像分辨率:指影像中每個像素代表的現實世界中的實際距離。以米為單位表示。 • 地面樣本距離:指影像中每個像素代表的地面實際距離。以米為單位表示。 • 影像類型:指影像的類型,如RGB、紅外線等。 •...
  • 釩摻雜的鎳鈷層狀雙氫氧化合物之製程優化模型

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    使用釩摻雜的鎳鈷層狀雙氫氧化合物之過電位資料集訓練本模型,透過隨機森林挑選權重較高的特徵進行多項式回歸模型的訓練,後續透過Pipeline與網格搜索,設置完整的模型訓練流程與最佳參數的尋找。訓練期間使用留一法交叉驗證( Leave-One-Out...
  • 釩摻雜的鎳鈷層狀雙氫氧化合物之過電位資料集

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    以水熱法為釩摻雜的鎳鈷層狀雙氫氧化合物之製程,改變其中的反應溫度、電催化劑組成以及吸氧反應環境之氫氧化鉀濃度,最終收集電催化析氧反應之過電位,同整為此資料集。資料集中共包含35種不同製程參數下的過電位結果。 以下為製程步驟:...
  • Need authorization agreement 水稻水分微氣象站影像辨識系統

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    本專案實作一套以 VGG16 架構為基礎的卷積神經網路(CNN),用於預測水稻田之灌溉狀態。該模型可於不同生育期判別田區為「有灌水」或「不灌水」。
You can also access this registry using the API (see API Docs).