論文の概要: Scarecrow monitoring system:employing mobilenet ssd for enhanced animal supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01435v1
• Date: Mon, 1 Jul 2024 16:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 20:41:15.480240
• Title: Scarecrow monitoring system:employing mobilenet ssd for enhanced animal supervision
• Title（参考訳）: Scarecrow モニタリングシステム:動物の監視強化を目的とした移動体ネット ssd の活用
• Authors: Balaji VS, Mahi AR, Anirudh Ganapathy PS, Manju M,
• Abstract要約: このプロジェクトは高度な物体検出を採用し、リアルタイムの動物分類にMobile Net SSDモデルを利用している。 リアルタイム検出はWebカメラとOpenCVライブラリを通じて実現され、接近する動物の迅速な識別と分類を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Agriculture faces a growing challenge with wildlife wreaking havoc on crops, threatening sustainability. The project employs advanced object detection, the system utilizes the Mobile Net SSD model for real-time animal classification. The methodology initiates with the creation of a dataset, where each animal is represented by annotated images. The SSD Mobile Net architecture facilitates the use of a model for image classification and object detection. The model undergoes fine-tuning and optimization during training, enhancing accuracy for precise animal classification. Real-time detection is achieved through a webcam and the OpenCV library, enabling prompt identification and categorization of approaching animals. By seamlessly integrating intelligent scarecrow technology with object detection, this system offers a robust solution to field protection, minimizing crop damage and promoting precision farming. It represents a valuable contribution to agricultural sustainability, addressing the challenge of wildlife interference with crops. The implementation of the Intelligent Scarecrow Monitoring System stands as a progressive tool for proactive field management and protection, empowering farmers with an advanced solution for precision agriculture. Keywords: Machine learning, Deep Learning, Computer Vision, MobileNet SSD
• Abstract（参考訳）: 農業は、野生生物が作物に悪影響を及ぼし、持続可能性を脅かすという課題に直面している。 このプロジェクトは高度な物体検出を採用し、リアルタイムの動物分類にMobile Net SSDモデルを利用している。 この手法は、各動物が注釈付き画像で表現されるデータセットの作成を開始する。 SSD Mobile Netアーキテクチャは、画像分類とオブジェクト検出のためのモデルの使用を容易にする。 このモデルは訓練中に微調整と最適化を行い、正確な動物分類の精度を向上する。 リアルタイム検出はWebカメラとOpenCVライブラリを通じて実現され、接近する動物の迅速な識別と分類を可能にする。 本システムは,知的難破技術と物体検出をシームレスに統合することにより,畑保護,作物被害の最小化,精密農業の促進といった,堅牢なソリューションを提供する。 これは農業の持続可能性への貴重な貢献であり、農作物に対する野生生物の干渉の課題に対処している。 Intelligent Scarecrow Monitoring System の実装は、プロアクティブなフィールド管理と保護のための進歩的なツールであり、精密農業のための先進的なソリューションを農家に与えている。 キーワード: 機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、MobileNet SSD

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