論文の概要: Computer Vision with Deep Learning for Plant Phenotyping in Agriculture:
A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11391v1
- Date: Thu, 18 Jun 2020 14:21:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 14:09:36.058235
- Title: Computer Vision with Deep Learning for Plant Phenotyping in Agriculture:
A Survey
- Title(参考訳): 植物育種のための深層学習によるコンピュータビジョン:調査
- Authors: Akshay L Chandra, Sai Vikas Desai, Wei Guo, Vineeth N Balasubramanian
- Abstract要約: 精密農業技術により、ステークホルダーは効果的でカスタマイズされた作物管理の決定を行うことができる。
植物の表現型付け技術は、正確な作物モニタリングにおいて重要な役割を担っている。
本調査は,植物表現学における技術研究の現状を読者に紹介することを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.365163119362045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In light of growing challenges in agriculture with ever growing food demand
across the world, efficient crop management techniques are necessary to
increase crop yield. Precision agriculture techniques allow the stakeholders to
make effective and customized crop management decisions based on data gathered
from monitoring crop environments. Plant phenotyping techniques play a major
role in accurate crop monitoring. Advancements in deep learning have made
previously difficult phenotyping tasks possible. This survey aims to introduce
the reader to the state of the art research in deep plant phenotyping.
- Abstract(参考訳): 世界の食料需要の増大に伴う農業の課題の増加に鑑み、効率的な作物管理技術が作物収量を増加させるために必要である。
精密農業技術により、ステークホルダーは、作物環境のモニタリングから収集したデータに基づいて、効果的かつカスタマイズされた作物管理決定を行うことができる。
植物表現型技術は、作物の正確なモニタリングにおいて重要な役割を担っている。
ディープラーニングの進歩は、以前は困難だった表現型タスクを可能にした。
本調査は,深層植物表現型研究の現状を読者に紹介することを目的としている。
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