{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期部分”：[[2023,11,15]]，“日期时间”：“2023-11-15T00:14:51Z”，“时间戳”：1700007291016}，“发布者位置”：“Cham”，“引用计数”：11，“发布商”：“Springer Nature Switzerland”，“isbn类型”：[{“值”：“9783031451690”，“type”：“打印”}，{“值”：“9783031451706”，“type”：“electronic”}]，“license”：[{“start”：{“date-parts”：[[2023,1,1]]，“date-time”：“2023-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1672531200000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springernature.com\/gp\/researters\/text-and-data-mining”}，{“开始”：{“date-ports”：[2023,1,1]，“日期-时间”：“2023-01-01T00:00:00Z”，“时间戳”：1672531200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https://www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}]，“content-domain”：{“domain”:[“link.springer.com”]，“crossmark-restriction”：false}，”short-container-title“：[]，”published-print“：{”date-parts“：[2023]]}”，“DOI”：“10.1007\/978-3-03”31-45170-6_90“，”类型“：”书壳“，“created”：{“date-parts”：[[2023,11,14]]，“date-time”：“2023-11-14T13:03:03:02Z”，“timestamp”：1699966982000}，“page”：“862-870”，“update-policy”：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy“，”source“：”Crossref“，“is-referenced-by-count”：0，“title”：[“使用基于空间注意的深度学习模型从\u00a0UAV感知图像中分割荔枝果实实例”]，“前缀”：“10.1007”，“作者”：[{“给定”：“黛巴伦”，“家族”：“查克拉波蒂”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{“指定”：“巴贝什”，“家庭”：“德卡”，“顺序”：“附加”，“附属关系”：[]}]，“成员”：“297”，“在线发布”：｛“日期部分”：[[2023,12,4]]｝，“引用”：[｛“键”：“90_CR1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.eja.2020.126030”，“卷”：“115”，“作者”：“O Apolo Apolo”，“年份”：“2020”，“非结构化”：“Apolo-Apolo，O.，Mart\u00ednez-Guanter，J.，Egea，G.，Raja，P.，P\u00e9rez-Ruiz，M.：使用无人机估算柑橘果实产量和大小的深度学习技术。欧洲农业杂志。115，126030（2020）”，“期刊标题”：“欧洲农业杂志”}，{“key”：“90_CR2”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Chakraborty，D.，Deka，B.：利用深度学习对荔枝树冠进行基于无人机感知的语义图像分割。收录于：2023年IEEE应用传感会议（APSCON），第1\u20133页（2023年）。https:\/\/doi.org\/10.109\/APSCON56343.2023.10101133”，“doi”：“10.1109\/APSCON56343.20203.1010113”}，{“key”：“90_CR3”，《卷》：“16”，“作者”：“S Couliably”，“年份”：“2022”，“非结构化”：“Couliably，S.，Kamsu-Foguem，B.，Kamissoko，D.，Traore，D.：精准农业的深度学习：文献计量分析。Intell.Syst.Appl.16，200102（2022）”，“journal-title”：“Intell.Systemt.Appl.”}，{“issue”：“2”，”key“90_CR4”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“first page”：“852”，1英寸，“体积”：“5”，“author”：“N H\u00e4ni”，“year”：“2020”，“unstructured”：“H\u000e4ni，N.，Roy，P.，Isler，V.：Minneapple:苹果检测和分割的基准数据集。IEEE Robot.Autom.Lett.5（2），852\u2013858（2020）”，“journal-title”：“IEEE Robot.Autom.Lett.”}，{“issue”：“3”，“key”：“90_CR5”，”doi-asserted-by“：”publisher“，“first page”：“814”，“doi”：“10.3390\/rs15030814”，“volume”：“15”，“author”：“YS Shiu”，“year”：“2023”，“unstructured”：“Shiu，Y.S.，Lee，R.Y.，Chang，Y.C.：无人机图像中基于更快和屏蔽R-CNN的菠萝检测和分割。遥感15（3），814（2023）”，“journal-title”：“Remote Sens.”}，{“key”：”90_CR6“doi-asserted-by”：“crossref”，“非结构化”：“Su，H.，Wei，S.，Yan，M.，Wang，C.，Shi，J.，Zhang，X.：基于精确掩模R-CNN的遥感图像目标检测和实例分割。摘自：IGARSS 2019\u20132019 IEEE国际地球科学和遥感研讨会，第1454\u20131457页。IEEE（2019）“，”DOI“：”10.1109\/IGARSS.2019.8898573“}，{”issue“：”1“，”key“：”90_CR7“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”217“，“DOI”：“10.3390\/en15010217”，“volume”：“15”，“author”：“P Velusamy”，“year”：“2021”，“unstructured”：M.，Choi，J.G.：无人机精准农业：应用和挑战。Energies 15（1），217（2021）“，”journal-title“：”Energies“}，{”key“：”90_CR8“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1016\/j.compag.2022.106864“，”volume“：“196”，”author“：”D Wang“，”year“：”2022“，”unstructured“：”Wang，D.，He，D.：复杂背景下苹果分割实例的掩码RCNN和注意机制的融合。计算。电子。农业。196106864（2022）“，“新闻标题”：“计算。电子。农业。“}，{”key“：”90_CR9“，”series-title“：”计算机科学讲义“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“3”，”doi“：”10.1007\/978-3-030-01234-2_1“，“volume-title”：“Computer Vision\u2013 ECCV 2018”，“author”：“S Woo”，“year”：“2018”，”unstructured“：”Woo，S.、Park，J.、Lee，J.-Y.、Kweon，I.S.:CBAM：卷积块注意模块。收件人：Ferrari，V.，Hebert，M.，Sminchisescu，C.，Weiss，Y.（编辑）ECCV 2018。LNCS，第11211卷，第3\u201319页。查姆施普林格（2018）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-01234-2_1“}，{”问题“：”21“，”密钥“：”90_CR10“，”doi-asserted-by“：”出版商“，”首页“：”5388“，”doi“：”10.3390\/rs14215388“，“卷”：“14”，“作者”：“X Xu”，“年份”：“2022”，“非结构化”：“Xu，X.，等：基于无人机RGB图像的两阶段深度学习的玉米叶片检测和计数。遥感器14（21），5388（2022）“，”日志标题“：”遥感器“}，{”问题“：”17“，”关键字“：”90_CR11“，”doi-asserted-by“：”出版商“，”首页“：”4324“，”doi“：”10.3390\/rs14174324“，”卷“：”14“，”作者“：”Y Zhu“，”年份“：”2022“，”非结构化“：”Zhu，Y.、Zhou，J.、Yang，Y.，Liu，L.、Liu，F.、Kong，W.：使用无人机成像和改进的轻型YOLOv4算法快速检测果树目标。Remote Sens.14（17），4324（2022）“，”journal-title“：”Remote Sens.“}]，”container-title”：[“计算机科学课堂讲稿”，“模式识别与机器智能”]，“原始标题”：[]，”link“：[{”URL“：”https:\\/link.springer.com/content\/pdf\/10007\/978-3-031-45170-6_90“，”content-type“：”unspecified“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[2023,11,14]]，”date-time“：”2023-11-14T13:11:51Z“，”timestamp“：1699967511000}，”score“：1，”resource“：{primary”：{“URL”：“https:\/\/link.springer.com\/10007\/978-3-031-45170-6_90”}}，“subtitle”：[]，“shorttitle”：[]，“issued”：{“date-part”：[[2023]]}，“ISBN”：[“9783031451690”，“9783031451706“]，”引用计数“：11，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-031-45170-6_90“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0302-9743“，”1611-3349“]，“ISSN-type”：[{“value”：“0302-974”，”type“：”print“}，{“value”：“1611-3399”，”类型“：”electronic“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-pa rts“：[[2023]]}，”断言“：[{“value”：“2023年12月4日”，“order”：1，“name”：“first_online，“label”：“first online”，“group”：{“name”：“ChapterHistory”，“label:”Chapter History“}}，{“value”：“PReMI”，“order”：1，“name”，“conference_acrombit”，“标签”：“conference acronym”，“群组”：{“name”:”ConferenceInfo“，”label“：”Conferency Information“}}}”，{”value“：”模式识别与机器智能国际会议“，”：2，“name“：”conference_name“，”label“：”会议名称“，”group“：会议国家/地区”、“组”：｛“名称”：“ConferenceInfo”、“标签”：“会议信息”｝｝、｛“值”：“2023”、“顺序”：5、“名称”：“会议年”、“标签”：“会议年”、“组”：｛“名称”：“ConferenceInfo”、“标签”：“会议信息”｝、｛“值”：“2023年12月12日”、“顺序”：7、“名称”：“会议开始日期”、“标签”：“会议开始日期”、“组”：｛name“：”ConferenceInfo“，”label“：”会议信息“}}，{“value”：“2023年12月15日”，“order”：8，“name”：“Conference_end_date”，“label”：“会议结束日期”，“group”：“：”会议信息“}}，{“value”：“premi2023”，“order”：10，“name”：“Conference_id”，“label”：“Conference_id”，“group”：{“name”:“ConferenceInfo”，“table”：“会议信息”}}：“会议信息”}}，{“value”：“Double-blind”，“order”：1，“name”：“type”，“label”：“type”，“group”：，“label”：“同行评审信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“311”，“order”：3，“name”：“number_of_submissions_sent_for_Review”，“lable”：“发送供评审的提交数”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“标签”：“同侪评审信息（会议组织者提供：4，“name”：“number_of_full_papers_accepted”，“label”：“接受的完整论文数”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“标签”：“同侪审查信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“0”，“order”：5，“name：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“同行评审信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“29%-该值由等式“接受的全文数”/“发送供评审的提交数*100”计算，然后四舍五入为整数。”，“order”：6，“name”：“acceptance_rate_of_Full_Papers”，“标签”：“完整论文的接受率”，“group”：{“name”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“同行评审信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“3”，“order”：7，“name”:“average_number_of_reviews_per_paper”，“标签”：“每篇论文的平均评论数”，“group”：：“同行评议信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“3”，“order”：8，“name”：“average_number_of_papers_per_reviewer”，“label”：“每个审阅者的平均论文数”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“标签”：“同行评审信息（由大会组织者提供）：“external_reviewers_involved”，“label”：“涉及外部审阅者”，“group”：{“name”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“标签”：“同行审阅信息（由会议组织者提供）”}}]}}