软件无线电技术和互联网技术的发展，有大量的互联网接收机接入互联网，并可任意访问其频谱瀑布图数据。

频谱瀑布图是信号频域和时域特性的一种展示方式，将不同频率的信号以图像的方式直观地进行展示，为了更好地监测到频谱瀑布图中的特定信号，需要对频谱瀑布图中的特定信号进行智能识别。

通过深度学习技术实现了对频谱瀑布图中特定信号识别，在信噪比大于5dB时，识别准确率大于90%。

视觉检测技术因其高准确性已成为病害防控的重要工具。

以Mask R-CNN为基础框架，通过融入DyHead、Groie和OHEM模块进行优化，旨在提升对细微病灶图像的分割效能。改良后的模型在病害图像分割任务上展现出卓越性能，平均精度（mAP）提升4%，尤其在小目标分割上准确率提高8.5%，相较于YOLOv5、YOLACT++等同类模型优势显著。

通过消融实验验证了各新增模块的有效性，证实该模型为精准检测玉米大斑病提供了有力的技术支持与理论依据。

在8GHz~18GHz频带范围内，该芯片与基于端口驻波设计体系的原芯片相比，收发链路增益分别为6.5dB和14dB，提升了超过2dB。

并设计硬件电路，成功在FPGA上演示了视频实时去雾，提高了视频图像去雾的实时性。对板级资源与功能消耗进行了数字化的分析，证明所设计硬件系统属于低功耗范畴。

玉米作为我国主粮作物，其生产常受大斑病、小斑病、锈病等病害及虫害影响，导致其产量与品质下降，威胁农业生产安全。

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