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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

As tecnologias de inteligência artificial e de reconhecimento de imagem são combinadas com sensores ambientais e a Internet das Coisas (IoT) para a identificação de pragas. A meteorologia agrícola em tempo real e os sistemas de identificação de pragas em aplicações móveis são avaliados com base na identificação inteligente de pragas e em dados ambientais da Internet das Coisas (IoT). Combinámos a actual tecnologia A IoT amadurecida e profunda aprendizagem e aplicámo-la à agricultura inteligente. Utilizámos YOLOv3 de aprendizagem profunda para o reconhecimento de imagens para obter a localização de Tessaratoma papillosa e analisar a informação ambiental das estações meteorológicas através da Memória de Longo Prazo (LSTM) para prever a ocorrência de pragas. Os resultados experimentais mostraram que a precisão da identificação de pragas atingiu 90%. O posicionamento preciso pode efectivamente reduzir a quantidade de pesticidas utilizados e reduzir os danos causados pelos pesticidas ao solo. A investigação actual fornece a localização da praga e a extensão das pragas aos agricultores pode utilizar com precisão a aplicação de pesticidas num momento e local precisos e assim reduzir a mão-de-obra agrícola necessária para o controlo atempado das pragas, alcançando assim o objectivo da agricultura inteligente.

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786205566879
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 160
  • Veröffentlicht:
  • 9. Januar 2023
  • Abmessungen:
  • 150x10x220 mm.
  • Gewicht:
  • 256 g.
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Beschreibung von Agricultura inteligente e insectos

As tecnologias de inteligência artificial e de reconhecimento de imagem são combinadas com sensores ambientais e a Internet das Coisas (IoT) para a identificação de pragas. A meteorologia agrícola em tempo real e os sistemas de identificação de pragas em aplicações móveis são avaliados com base na identificação inteligente de pragas e em dados ambientais da Internet das Coisas (IoT). Combinámos a actual tecnologia A IoT amadurecida e profunda aprendizagem e aplicámo-la à agricultura inteligente. Utilizámos YOLOv3 de aprendizagem profunda para o reconhecimento de imagens para obter a localização de Tessaratoma papillosa e analisar a informação ambiental das estações meteorológicas através da Memória de Longo Prazo (LSTM) para prever a ocorrência de pragas. Os resultados experimentais mostraram que a precisão da identificação de pragas atingiu 90%. O posicionamento preciso pode efectivamente reduzir a quantidade de pesticidas utilizados e reduzir os danos causados pelos pesticidas ao solo. A investigação actual fornece a localização da praga e a extensão das pragas aos agricultores pode utilizar com precisão a aplicação de pesticidas num momento e local precisos e assim reduzir a mão-de-obra agrícola necessária para o controlo atempado das pragas, alcançando assim o objectivo da agricultura inteligente.

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