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J-GLOBAL ID：202102223187796579   整理番号：21A0445337

モノのインターネットと機械学習を用いた知的農業現場監視管理システム【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Agricultural Field Monitoring and Management System using Internet of Things and Machine Learning

著者 (6件)： Jacob Pramod Mathew (Providence College of Engineering,Department of CSE,Chengannur,Kerala,India) ,  Suresh Sravan (Providence College of Engineering,Department of CSE,Chengannur,Kerala,India) ,  John Juna Maria (Providence College of Engineering,Department of CSE,Chengannur,Kerala,India) ,  Nath Parvathy (Providence College of Engineering,Department of CSE,Chengannur,Kerala,India) ,  Nandakumar Parvathy (Providence College of Engineering,Department of CSE,Chengannur,Kerala,India) ,  Simon Santhosh (Providence College of Engineering,Department of CSE,Chengannur,Kerala,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDABI  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 農業はあらゆる開発途上国の主要な関心事である。しかし,農業部門に関与するほとんどのプロセスは,まだ正統で,非効率的である。この技術は日々改善しているが,より良い生産性と資源利用のために農業の分野に技術革新を組み入れることは,高い時間である。モノのインターネット(IoT)と機械学習の支援による知的農業技術を提案し,様々な農業技術をスマートかつ効率的にした。土壌,水,および空気のパラメータを遠隔監視するために,種々のセンサを圃場に配備した。検知された情報をAndroid appに供給し,もし異常事象が発生するならば,データを処理し,農民を警告する。また,著者らは,植物によって影響を受ける様々な病気を検出するために畳み込みニューラルネットワークを使用した。実験結果は,著者らのモデルが水や肥料のような農業資源の効率的利用に使用でき,それによって生産性と利益を改善することを実証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *管理システム ,  農業 ,  農民 ,  農産資源 ,  発展途上国 ,  センサ ,  *機械学習 ,  遠隔監視
準シソーラス用語： 農業技術 ,  アンドロイド ,  *モノのインターネット ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： インターネット ,  機械学習 ,  農業 ,  現場監視 ,  管理システム