文献
J-GLOBAL ID:201702265036928531   整理番号:17A0814503

インテリジェントワーカー助成のための農業ワーカー行動認識システム

Agricultural worker behavioral recognition system for intelligent worker assistance
著者 (3件):
資料名:
巻: 10  号:ページ: 48-62  発行年: 2017年 
JST資料番号: U0077A  ISSN: 1881-8366  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本研究で,溝に沿って実行される,エンドウ生産,すなわち,散水,播種および収穫,のためにワーカー挙動の彼の3つの特異的タイプを理解するために,単一標的ワーカーのためにワーカー行動認識システムを開発した。3つの挙動型を,14の挙動サブタイプおよび6つの挙動カテゴリーにさらに分類した。14の挙動サブタイプを,14の隠れMarkovモデル(HMM)によってモデル化した。即ち,その14は,挙動を捕獲することのための10,挙動を播種することのための2および散水挙動のための2である。この実験で,標的ワーカーは,パンチルトズームカメラから5-25 mでの範囲の中で単一特異的溝に沿って残置陵および右側の陵に面して3つの型の挙動を二回実行した。散水および播種挙動を,実際の野外と同じ野外条件で実行した。収穫挙動を,非農作物フィールドでその巨大な経験を有するワーカーによって忠実に再現した。散水および播種のための認識率は,散水残置カテゴリーのためのおよそ98%,散水右側のカテゴリーのための97%,播種残置カテゴリーのための100%および播種右側のカテゴリーのための94%であった。収穫のために,収穫残置カテゴリーにおける5つのHMMのための認識速度は26%~100%で変動した。さらに,収穫右側のカテゴリーにおける5つのHMMのための全体的認識速度は44%から100%にわたった。2つのHMMの認識率がカテゴリーを捕獲する際にあまりに低かったが,行動認識システムは,HMMの出力へのOR運転をあてはめることによる収穫挙動へのロバスト応答を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
農業一般  ,  光学情報処理  ,  パターン認識 
引用文献 (11件):
もっと見る
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る