【最新动态 物电学院】数据整理与算法可行性分析

在七月十六号，在团队的精心准备下，我们团队在烟台市农科院进行了数据的整理和分析，同时分析了算法应用于农业的可行性，本次活动不仅是对我们专业能力的一次考验，更是对青年学子践行初心使命的深刻动员。

首先，我们团队前往烟台市农科院进行的数据的分析与整理，团队通过引入YOLO系列最新的计算机视觉模型，提出了以YOLOv8算法检测水果质量为核心的全套实践方案。本次活动的核心是通过引入了注意力机制（如GAM）的YOLOv8算法，学习辨别农作物叶片受到病虫害的情况等相关农业知识，采集水果质量相应的数据构建训练集，利用算法提取特征进行监督学习，实现对农作物健康状况的无接触自动化高效识别。

紧接着，我们对算法应用于农业的可行性进行了分析，团队通过引入YOLO系列最新的计算机视觉模型，提出了以YOLOv8算法检测水果质量为核心的全套实践方案。本次活动的核心是通过引入了注意力机制（如GAM）的YOLOv8算法，学习辨别农作物叶片受到病虫害的情况等相关农业知识，采集水果质量相应的数据构建训练集，利用算法提取特征进行监督学习，实现对农作物健康状况的无接触自动化高效识别。 团队通过引入YOLO系列最新的计算机视觉模型，提出了以YOLOv8算法检测水果质量为核心的全套实践方案。

最后，本次活动的核心是通过引入了注意力机制（如GAM）的YOLOv8算法，学习辨别农作物叶片受到病虫害的情况等相关农业知识，采集水果质量相应的数据构建训练集，利用算法提取特征进行监督学习，实现对农作物健康状况的无接触自动化高效识别，证实了该算法对农业应用的可行性。