論文の概要: Compresion y analisis de imagenes por medio de algoritmos para la
ganaderia de precision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11854v1
- Date: Fri, 19 Nov 2021 16:27:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-26 10:39:05.741703
- Title: Compresion y analisis de imagenes por medio de algoritmos para la
ganaderia de precision
- Title（参考訳）: アルゴリトモス・パラ・ガナデリアの精度に関する比較研究
- Authors: David Agudelo Tapias, Simon Marin Giraldo y Mauricio Toro Bermudez
- Abstract要約: 動物が健康かどうか、すなわち、牛の選抜の過程で適切な状態にあるか、病気であるかどうかを判断し、廃棄されているかどうかを知る必要がある。
これらすべては圧縮のアルゴリズムによって行われており、画像を取得してコード内のそれらを検査することができる。
提案アルゴリズムはNNとバイリニアであり,実行速度において有意な結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The problem that we want to solve in this project of the subject of Data
Structures and Algorithms, is to decipher some images, which have in them
animals, being more specific, bovine animals; in which it is necessary to
identify if the animal is healthy, that is to say, if it is in good conditions
to be taken into account in the process of selection of the cattle, or if it is
sick, to know if it is discarded. All this by means of an algorithm of
compression, which allows to take the images and to take them to an examination
of these in the code, where not always the results are going to be one hundred
percent exact, but what allows this code to be efficient, is that it works with
machine learning, which means that the more information it takes, the more
precise the results are going to be without bringing with it general
affectations. The proposed algorithms are NN and bilinear interpolation, where
significant results were obtained on the execution speed. It is concluded that
a better job could have been done, but with what was delivered, it is believed
that it is a good result of the work.
- Abstract（参考訳）: このデータ構造とアルゴリズムのプロジェクトにおいて、私たちが解決したい問題は、それらの動物に有するいくつかの画像を解読することであり、より具体的にはウシ動物である。つまり、動物が健康であるかどうかを識別する必要がある。
これらすべてを圧縮のアルゴリズムで処理することで、画像を取得してコード内のこれらを検査することが可能になる。結果が100%正確であるとは限らないが、このコードが効率的であることは、機械学習が有効であることであり、より多くの情報が得られればなるほど、結果が一般的な愛情を伴わずに正確になることを意味する。
提案アルゴリズムはNNと双線形補間であり,実行速度において有意な結果が得られた。
より良い仕事はできたかもしれないと結論づけるが、納品されたことで、それはその仕事のよい結果であると信じられている。
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