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J-GLOBAL ID：202102275130550152   整理番号：21A0067998

植物病害診断のためのIoTロボットシステムにおける畳込みニューラルネットワークの適用【JST・京大機械翻訳】

Applying a Convolutional Neural Network in an IoT Robotic System for Plant Disease Diagnosis

著者 (4件)： Xenakis Apostolos (University of Thessaly,Department of Computer Science and Telecommunications,Lamia,Greece) ,  Papastergiou Georgios (University of Thessaly,Department of Digital Systems,Larisa,Greece) ,  Gerogiannis Vassilis C. (University of Thessaly,Department of Digital Systems,Larisa,Greece) ,  Stamoulis George (University of Thessaly,Department of Computer Science and Telecommunications,Lamia,Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IISA  ページ： 1-8  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： 植物病害はグリーン製品品質と農業生産性に対する大きな脅威である。農業者と農民は,しばしば,植物病害の早期検出において大きな困難に直面し,それらの潜在的生産損傷を制御する。したがって,最先端の技術の利用によって植物の成長の非常に早い段階で植物病害を診断することは利害関係者にとって非常に重要であり,適切な行動を考慮し,さらなる経済的損失を避ける。人工知能(AI)技術,フィールドセンサ,データ分析,および推論アルゴリズムは,初期植物疾患診断に役立ついくつかの現代のツールである。本論文では,軽量ロボットシステムを制御するために,モノのインターネットプラットフォームを利用するプラント疾病診断支援システム(DDSS)を提示した。DDSSは,早期の植物疾患診断と分類を実行するために,畳込みニューラルネットワーク学習アルゴリズムを適用する。システムは,農民が適切な精度農業行動を適用し,それらの生産をより良く制御することを助けることができる。提案したDDSSは,著者らの実証事例研究に従って,約98%の成功率を達成した。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： アルゴリズム ,  農業 ,  農民 ,  プラント ,  人工知能 ,  データ解析 ,  *植物病害 ,  事例研究 ,  センサ ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 診断支援システム ,  成功率 ,  *ロボットシステム ,  *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)： 植物 ,  病害診断 ,  IoT ,  ロボットシステム ,  畳込みニューラルネットワーク