論文の概要: Automated Pest Detection with DNN on the Edge for Precision Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00421v1
• Date: Sun, 1 Aug 2021 10:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 06:06:15.074750
• Title: Automated Pest Detection with DNN on the Edge for Precision Agriculture
• Title（参考訳）: 精密農業用エッジ上のDNNによる害虫の自動検出
• Authors: Andrea Albanese, Matteo Nardello, and Davide Brunelli
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)機能により強化された組込みシステムについて,果樹園内での害虫感染の連続検出を確実にする。 3つの異なるMLアルゴリズムがトレーニングされ、デプロイされ、プラットフォームの能力を強調している。 その結果,農夫の介入なしに無期限に害虫感染処理を自動化できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence has smoothly penetrated several economic activities, especially monitoring and control applications, including the agriculture sector. However, research efforts toward low-power sensing devices with fully functional machine learning (ML) on-board are still fragmented and limited in smart farming. Biotic stress is one of the primary causes of crop yield reduction. With the development of deep learning in computer vision technology, autonomous detection of pest infestation through images has become an important research direction for timely crop disease diagnosis. This paper presents an embedded system enhanced with ML functionalities, ensuring continuous detection of pest infestation inside fruit orchards. The embedded solution is based on a low-power embedded sensing system along with a Neural Accelerator able to capture and process images inside common pheromone-based traps. Three different ML algorithms have been trained and deployed, highlighting the capabilities of the platform. Moreover, the proposed approach guarantees an extended battery life thanks to the integration of energy harvesting functionalities. Results show how it is possible to automate the task of pest infestation for unlimited time without the farmer's intervention.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、農業分野を含むいくつかの経済活動、特にアプリケーションの監視と制御をスムーズに推進してきた。 しかし、完全に機能する機械学習(ML)を搭載した低消費電力センシングデバイスの研究は、スマート農業において依然として断片化され、制限されている。 生物ストレスは作物の収量減少の主な原因の1つである。 コンピュータビジョン技術におけるディープラーニングの開発により、画像による害虫感染の自律的検出は、タイムリーな作物病診断の重要な研究方向となっている。 本稿では,果実果樹園内の害虫感染を連続的に検出し,ml機能を強化した組込みシステムを提案する。 組み込みソリューションは低消費電力の組み込みセンシングシステムとNeural Acceleratorを使って、一般的なフェロモンベースのトラップ内で画像をキャプチャして処理することができる。 3つの異なるMLアルゴリズムがトレーニングされ、デプロイされ、プラットフォームの能力を強調している。 さらに, エネルギー収穫機能の統合により, 電池寿命の延長が図られている。 その結果,農夫の介入なしに無期限に害虫感染処理を自動化できることが示唆された。

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