論文の概要: A Survey of Computer Vision Technologies In Urban and Controlled-environment Agriculture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11318v2
• Date: Thu, 12 Oct 2023 06:52:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 15:26:02.426887
• Title: A Survey of Computer Vision Technologies In Urban and Controlled-environment Agriculture
• Title（参考訳）: 都市・制御環境農業におけるコンピュータビジョン技術に関する調査
• Authors: Jiayun Luo, Boyang Li, Cyril Leung
• Abstract要約: 制御環境農業(CEA)は多くの経済的、環境的、社会的利益を提供している。 CEAは、植物状態のリアルタイムモニタリングの採用において、コンピュータビジョン(CV)とうまく結合する。 本論文は,CV研究者に農業応用と農業従事者に,CVが提供するソリューションを親しんだものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.138257753144124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the evolution of agriculture to its next stage, Agriculture 5.0, artificial intelligence will play a central role. Controlled-environment agriculture, or CEA, is a special form of urban and suburban agricultural practice that offers numerous economic, environmental, and social benefits, including shorter transportation routes to population centers, reduced environmental impact, and increased productivity. Due to its ability to control environmental factors, CEA couples well with computer vision (CV) in the adoption of real-time monitoring of the plant conditions and autonomous cultivation and harvesting. The objective of this paper is to familiarize CV researchers with agricultural applications and agricultural practitioners with the solutions offered by CV. We identify five major CV applications in CEA, analyze their requirements and motivation, and survey the state of the art as reflected in 68 technical papers using deep learning methods. In addition, we discuss five key subareas of computer vision and how they related to these CEA problems, as well as eleven vision-based CEA datasets. We hope the survey will help researchers quickly gain a bird-eye view of the striving research area and will spark inspiration for new research and development.
• Abstract（参考訳）: 農業の次の段階である5.0への進化において、人工知能は中心的な役割を果たす。 制御環境農業(英語: Controled-Environment Agricultural, CEA)は、人口集中部への輸送ルートの短縮、環境への影響の低減、生産性の向上など、多くの経済的、環境的、社会的利益を提供する、都市および郊外の農業の特殊な形態である。 環境要因を制御できるため、CEAは植物環境のリアルタイムモニタリングや自律栽培、収穫の実施においてコンピュータビジョン(CV)とうまく連携する。 本研究の目的は,CV研究者を農業従事者と農業従事者とに親しませることである。 CEAにおける5つの主要なCVアプリケーションを特定し、その要件とモチベーションを分析し、深層学習手法を用いて68の技術的論文に反映された技術状況を調査した。 さらに,コンピュータビジョンの5つの重要なサブエリアと,これらcea問題との関連性,11のビジョンベースのceaデータセットについて論じた。 今回の調査は、研究領域の鳥眼ビューを素早く取得し、新たな研究と開発に刺激を与えることを期待しています。

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