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J-GLOBAL ID：202202275825548928   整理番号：22A0778117

IoT技術に基づく無線制御プラントヘルスモニタリングとメディケートシステム【JST・京大機械翻訳】

Wirelessly Controlled Plant Health Monitoring and Medicate System Based on IoT Technology

著者 (3件)： Ayalew Lijaddis Getnet (Bahir Dar University, Faculty of Electrical & Computer Engineering, Bahir Dar Institute of Technology, Bahir Dar, Ethiopia) ,  Mattihalli Channamallikarjuna (Bahir Dar University, Faculty of Electrical & Computer Engineering, Bahir Dar Institute of Technology, Bahir Dar, Ethiopia) ,  Asmare Fanuel Melak (Bahir Dar University, Faculty of Electrical & Computer Engineering, Bahir Dar Institute of Technology, Bahir Dar, Ethiopia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1534  ページ： 3-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 良質な果物と野菜のアベイラビリティは,飢餓を防ぎ,生活の質を改善する病気の発生を最小限に抑えるのに重要である。上述のアベイラビリティの主要な障害の一つは植物葉病害である。マンパワーはそのような問題を検出する際に重要な役割を果たすが,それは時間集約的で,高価で,非常に非効率である。したがって,葉の健康を激しく監視し,初期段階で植物葉の病気を検出する機構を開発することは,1つが多数生産できるように必須である。本論文では,画像処理アルゴリズム,k最近傍(KNN),サポートベクトルマシン(SVM),および多層知覚(MLP)機械学習アルゴリズムを使用して,葉疾患を検出するシステムを開発し,植物病害検出および分類システム性能に基づいて比較した。また,葉疾患を認識でき,結果に基づく薬剤フローを可能にする簡単なインストール技術のプロトタイプを開発した。本論文では,湿度,温度,および土壌含有量を考慮したスマートプラント健康モニタリングシステムを提案した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  性能 ,  労働力 ,  野菜 ,  湿度 ,  果物 ,  画像処理 ,  *アベイラビリティ ,  監視装置 ,  植物病害 ,  多層パーセプトロン ,  学習アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 高品質 ,  システム性能 ,  画像処理アルゴリズム ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像処理 ,  IoT ,  KNN ,  MLP ,  SVM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  無線制御 ,  プラント ,  ヘルスモニタリング