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J-GLOBAL ID：201702230343997869   整理番号：17A1351277

自動雑草防除のためのクラウドベースアーキテクチャ【Powered by NICT】

Cloud-based architecture for automated weed control

著者 (4件)： Lameski Petre (University of Sts. Cyril and Methodius in Skopje, Macedonia, Faculty of Computer Science and Engineering) ,  Zdravevski Eftim (University of Sts. Cyril and Methodius in Skopje, Macedonia, Faculty of Computer Science and Engineering) ,  Trajkovik Vladimir (University of Sts. Cyril and Methodius in Skopje, Macedonia, Faculty of Computer Science and Engineering) ,  Kulakov Andrea (University of Sts. Cyril and Methodius in Skopje, Macedonia, Faculty of Computer Science and Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUROCON  ページ： 757-762  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動雑草防除は,近年の科学界から増大する関心を集めている。多くアプローチと雑草防除のための商業的にも利用可能な系であるにもかかわらず,いくつかの挑戦が評価する必要がある。それらの大部分は雑草の自動検出を使用し,土地の最も寄生領域に及ぼす散布機を用いた除草剤を適用した。自動雑草防除は,適用した除草剤の量を減らすことが証明され,それにより生成物,土地と水の汚染を低下させる。自動雑草防除は無人飛行体と地上機からの画像とビデオを含む官能データの大量にアクセスするだけで行うことができる。使用した視覚センサの増加した分解能により,膨大な量のデータを瞬時に処理されることを可能にする迅速で信頼性のあるデータ処理アーキテクチャの大きな必要性がある。さらに,雑草検出は,高い時間及び空間複雑性を持ち,それは調整する必要があることをパラメータに依存するしばしばコンピュータビジョンアルゴリズムを含んでいる。多重場から収集とデータ処理により,パラメータ推定は,より高い精度とより高い信頼性で行うことができた。本論文では,自動雑草防除のプロセスからの付加的な集約型知識を収集し,さらに雑草防除データ処理とパラメータ推定のプロセスを改善するための雲を活用することにより自動化された雑草防除を改善するクラウドベースアーキテクチャを提案した。は,提案したアーキテクチャの主要な利点と,農業集落に受け入れられる用に克服するために必要な課題を論じた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *計算機アーキテクチャ ,  飛翔体 ,  分解能 ,  土地 ,  画像 ,  *雑草防除 ,  自動化 ,  信頼性 ,  多重化 ,  *雑草 ,  データ処理 ,  除草剤 ,  パラメータ推定 ,  視覚センサ
準シソーラス用語： 自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 雑草による植物被害  (FC04062J)

タイトルに関連する用語 (1件)： 雑草防除