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Agricultura inteligente e insectos

Agricultura inteligente e insectosvon Mohamed Abdel-Raheem Sie sparen 19% des UVP sparen 19%
Über Agricultura inteligente e insectos

La inteligencia artificial y las tecnologías de reconocimiento de imágenes se combinan con sensores medioambientales y el Internet de las Cosas (IoT) para la identificación de plagas. Los sistemas de meteorología agrícola e identificación de plagas en tiempo real en aplicaciones móviles se evalúan a partir de la identificación inteligente de plagas y los datos ambientales de IoT. Combinamos la actual tecnología madura A IoT y el aprendizaje profundo y lo aplicamos a la agricultura inteligente. Utilizamos el aprendizaje profundo YOLOv3 para el reconocimiento de imágenes para obtener la ubicación de Tessaratoma papillosa y analizar la información ambiental de las estaciones meteorológicas a través de la memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM) para predecir la aparición de plagas. Los resultados experimentales mostraron que la precisión en la identificación de plagas alcanzaba el 90%. Un posicionamiento preciso puede reducir eficazmente la cantidad de plaguicidas utilizados y reducir los daños causados por los plaguicidas en el suelo. La investigación actual proporciona la localización de la plaga y el alcance de las plagas a los agricultores pueden utilizar con precisión la aplicación de plaguicidas en un momento y lugar precisos y reducir así la mano de obra agrícola necesaria para el control oportuno de las plagas, logrando así el objetivo de la agricultura inteligente.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786205566800
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 160
  • Veröffentlicht:
  • 9. Januar 2023
  • Abmessungen:
  • 150x10x220 mm.
  • Gewicht:
  • 256 g.
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Beschreibung von Agricultura inteligente e insectos

La inteligencia artificial y las tecnologías de reconocimiento de imágenes se combinan con sensores medioambientales y el Internet de las Cosas (IoT) para la identificación de plagas. Los sistemas de meteorología agrícola e identificación de plagas en tiempo real en aplicaciones móviles se evalúan a partir de la identificación inteligente de plagas y los datos ambientales de IoT. Combinamos la actual tecnología madura A IoT y el aprendizaje profundo y lo aplicamos a la agricultura inteligente. Utilizamos el aprendizaje profundo YOLOv3 para el reconocimiento de imágenes para obtener la ubicación de Tessaratoma papillosa y analizar la información ambiental de las estaciones meteorológicas a través de la memoria a largo plazo a corto plazo (LSTM) para predecir la aparición de plagas. Los resultados experimentales mostraron que la precisión en la identificación de plagas alcanzaba el 90%. Un posicionamiento preciso puede reducir eficazmente la cantidad de plaguicidas utilizados y reducir los daños causados por los plaguicidas en el suelo. La investigación actual proporciona la localización de la plaga y el alcance de las plagas a los agricultores pueden utilizar con precisión la aplicación de plaguicidas en un momento y lugar precisos y reducir así la mano de obra agrícola necesaria para el control oportuno de las plagas, logrando así el objetivo de la agricultura inteligente.

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