本书主要对无线传感器网络、图像压缩感知、农业物联网以及深度学习等多个领域的共性问题进行了系统的研究。全书围绕智能信息处理与物联网应用两大核心，展现了前沿技术的融合与创新。在数据处理方面，无论是无线传感器网络的压缩采样与数据重建，还是基于非参数贝叶斯字典学习的数据插值，都旨在从海量数据中提取有效信息，优化数据处理流程。在图像与农业物联网领域，通过模型与数据协同驱动、智能算法与深度神经网络的结合，实现了图像的高效压缩感知和农业生产的智能化管理。而在深度学习领域，无论是深度神经网络的压缩，还是植物病害识别模型的轻量化与移植，都体现了对模型性能与计算效率的追求。同时，云边协同的目标检测方法和深度学习的太阳能吸收技术，展示了智能信息处理在目标检测与新能源利用方面的广阔应用前景。本书的工作对作物多模态信息高能效感知与目标检测的发展具有理论和实际意义。