論文の概要: WeedScout: Real-Time Autonomous blackgrass Classification and Mapping using dedicated hardware
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07349v1
- Date: Sun, 12 May 2024 18:04:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 15:24:35.419013
- Title: WeedScout: Real-Time Autonomous blackgrass Classification and Mapping using dedicated hardware
- Title（参考訳）: WeedScout:専用ハードウェアを用いたリアルタイム自動ブラックグラス分類とマッピング
- Authors: Matthew Gazzard, Helen Hicks, Isibor Kennedy Ihianle, Jordan J. Bird, Md Mahmudul Hasan, Pedro Machado,
- Abstract要約: WeedScoutプロジェクトがRT-ABGCM(Real-Rime Autonomous Black-Grass Classification and Mapping)を導入
システムはライブイメージフィードを処理し、ブラックグラス密度を推測し、成熟の2段階をカバーする。
推論速度とモデルパフォーマンスを最適化することにより、プロジェクトはAIを農業プラクティスに統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1859244973229535
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blackgrass (Alopecurus myosuroides) is a competitive weed that has wide-ranging impacts on food security by reducing crop yields and increasing cultivation costs. In addition to the financial burden on agriculture, the application of herbicides as a preventive to blackgrass can negatively affect access to clean water and sanitation. The WeedScout project introduces a Real-Rime Autonomous Black-Grass Classification and Mapping (RT-ABGCM), a cutting-edge solution tailored for real-time detection of blackgrass, for precision weed management practices. Leveraging Artificial Intelligence (AI) algorithms, the system processes live image feeds, infers blackgrass density, and covers two stages of maturation. The research investigates the deployment of You Only Look Once (YOLO) models, specifically the streamlined YOLOv8 and YOLO-NAS, accelerated at the edge with the NVIDIA Jetson Nano (NJN). By optimising inference speed and model performance, the project advances the integration of AI into agricultural practices, offering potential solutions to challenges such as herbicide resistance and environmental impact. Additionally, two datasets and model weights are made available to the research community, facilitating further advancements in weed detection and precision farming technologies.
- Abstract（参考訳）: クログラス(Alopecurus myosuroides)は、作物の収穫量を減らし、栽培コストを増大させることで、食品の安全性に広範囲に影響を及ぼす競争雑草である。
農業の財政的負担に加えて、黒草への除草剤としての除草剤の応用は、清潔な水や衛生へのアクセスに悪影響を及ぼす可能性がある。
WeedScoutプロジェクトは、黒草のリアルタイム検出に適した最先端ソリューションであるRT-ABGCM(Real-Rime Autonomous Black-Grass Classification and Mapping)を導入し、精密雑草管理を実践している。
人工知能(AI)アルゴリズムを活用することで、システムはライブイメージフィードを処理し、ブラックグラス密度を推測し、成熟の2段階をカバーする。
この研究は、YOLO(You Only Look Once)モデル、具体的には、NVIDIA Jetson Nano (NJN)でエッジで加速されたYOLOv8とYOLO-NASの合理化について調査している。
推論速度とモデルパフォーマンスを最適化することにより、プロジェクトはAIを農業プラクティスに統合し、除草剤耐性や環境影響といった課題に対する潜在的な解決策を提供する。
さらに、2つのデータセットとモデルウェイトが研究コミュニティに提供され、雑草の検出と精密農業技術のさらなる進歩を促進する。
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