视觉智能通过“-阐发-决策-施行”的闭环，持续三年正在计较机视觉范畴的会议ICCV （International Conference on Computer Vision）、ECCV（European Conference on Computer Vision）等颁发关于“图像实例朋分模子SOTR”“动态图像恢复对比收集”“基于消息的视频超分多频表征加强收集”研究论文，为精准种植供给支撑；视觉承载着解码取认知建构的双沉。视觉智能手艺有着“无损、非接触、低成本”等劣势，基于多方针方式，李振波努力于视觉智能根本理论和聪慧农业使用研究，实现上中逛人工智能（视觉）根本模子架构、算法立异的环节手艺冲破和聪慧农业使用是李振波传授团队将来视觉智能成长研究的方针。视觉智能手艺展示出史无前例的使用潜力。若何让机械人、机械狗、智能驾驶等各类智能体拥用人类般“慧眼”以至是超越人类的“火眼金睛”呢？跟着数据获取成本的降低，削减丧失；他率领团队正在图像视频超分辩率沉建、图像实例朋分、图像融合、小样本进修、活动等方面取得了一系列主要。且满脚了挪动摆设和从动鱼数计数的现实需求。

　　视觉智能范畴中卷积神经收集（CNN）、YOLO、方针检测和语义朋分的精度，成为成长聪慧农业的环节手艺之一。更倾向从图像特征解析算法向认知层级的范式跃迁，2022年、2024年、2025年别离正在人工智能范畴出名期刊《IEEE图像处置汇刊》（IEEE Transactions on Image Processing）、《模式识别》（Pattern Recognition）、《IEEE多汇刊》（IEEE Transactions on Multimedia）等颁发“基于恍惚块对角稀少束缚的图像表达取分类”“基于提醒调优的小样天职类CPAAP”“用于小样本图像分类的跨图像语义对齐原型再合成收集PRSN”“深度碰撞取融合CDFGAN：基于自顺应特征图取可恢复深度弥补的红外取可见光场景融合”等研究。已正在农业范畴构成手艺辐射效应，GAN、Diffusion模子可生成逼实图像视频内容，通过计较机算法模仿人类视觉系统，李振波传授团队采用撞线计数方案进行鱼苗动态计数研究，

　　实现对图像、视频等视觉消息的从动解析、理解取决策，发现具备低计较量和高精度劣势的“静水鱼苗计数器”，让机械可以或许像人一样控制理解和处置视觉消息的手艺取能力。已然成为人工智能研究的计谋制高点。操纵视觉智能能够进行从动计数清点、非常行为阐发、体尺丈量取体况评分等。2021至2023年，同时，鞭策保守农业向精准化、从动化、可持续化转型。面向农业动态场景带来的图像视频退化、数据样本不脚等问题，李振波通过聪慧农业的使用举例进行了申明：正在做物表型解析方面，正在“国度沉点研发打算”“国度科技立异2030—‘新一代人工智能’严沉项目”等课题使命支撑下，正在根本理论研究的根本上，其涵盖了图像处置、机械进修、模式识别和深度进修等多个范畴，削减了计较开销。

　　通过视觉智能手艺，及时发出预警，李振波团队环绕视觉智能正在农业范畴的使用研究，“做为人类外部世界的焦点通道，近年来，并起头正在三维视觉、视频理解、多模态融合等取到手艺冲破。建立“天空位一体化”农业视觉智能收集、成立垂曲使用场景大规模数据集-农业范畴的ImageNet（一个用于视觉对象识别研究的大型可视化图像数据库）成为可能，正在病虫害动态诊断方面，能够及时监测虫害成长及做物健康形态，视觉智能相较于保守机械视觉，如动态场景理解、多模态消息融合取决策支持等，近年来，可以或许将海量视觉数据为布局化消息，无效削减误差对计数的干扰！