論文の概要: EcoWeedNet: A Lightweight and Automated Weed Detection Method for Sustainable Next-Generation Agricultural Consumer Electronics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00205v2
- Date: Wed, 07 May 2025 11:40:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-08 14:59:11.806649
- Title: EcoWeedNet: A Lightweight and Automated Weed Detection Method for Sustainable Next-Generation Agricultural Consumer Electronics
- Title（参考訳）: EcoWeedNet:持続可能な次世代農業消費電子製品のための軽量自動雑草検出方法
- Authors: Omar H. Khater, Abdul Jabbar Siddiqui, M. Shamim Hossain, Aiman El-Maleh,
- Abstract要約: EcoWeedNetは、重要な計算複雑性を導入することなく雑草検出性能を向上させる新しいモデルである。
結果は、EcoWeedNetの低消費電力の消費者向けハードウェアへのデプロイ可能性、エネルギー消費の低減、その結果炭素フットプリントの削減を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.900421718750201
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sustainable agriculture plays a crucial role in ensuring world food security for consumers. A critical challenge faced by sustainable precision agriculture is weed growth, as weeds compete for essential resources with crops, such as water, soil nutrients, and sunlight, which notably affect crop yields. The adoption of automated computer vision technologies and ground agricultural consumer electronic vehicles in precision agriculture offers sustainable, low-carbon solutions. However, prior works suffer from issues such as low accuracy and precision, as well as high computational expense. This work proposes EcoWeedNet, a novel model that enhances weed detection performance without introducing significant computational complexity, aligning with the goals of low-carbon agricultural practices. The effectiveness of the proposed model is demonstrated through comprehensive experiments on the CottonWeedDet12 benchmark dataset, which reflects real-world scenarios. EcoWeedNet achieves performance comparable to that of large models (mAP@0.5 = 95.2%), yet with significantly fewer parameters (approximately 4.21% of the parameters of YOLOv4), lower computational complexity and better computational efficiency 6.59% of the GFLOPs of YOLOv4). These key findings indicate EcoWeedNet's deployability on low-power consumer hardware, lower energy consumption, and hence reduced carbon footprint, thereby emphasizing the application prospects of EcoWeedNet in next-generation sustainable agriculture. These findings provide the way forward for increased application of environmentally-friendly agricultural consumer technologies.
- Abstract（参考訳）: 持続可能な農業は、消費者の世界の食料安全保障を確保する上で重要な役割を担っている。
持続可能な精密農業が直面する重要な課題は雑草の成長であり、雑草は特に作物の収量に影響を与える水、土壌の栄養素、日光などの農作物と重要な資源を競う。
精密農業における自動化されたコンピュータビジョン技術と地上の農業消費者電子車両の採用は、持続可能で低炭素のソリューションを提供する。
しかし、事前の作業は、精度の低下や精度の低下、計算コストの増大といった問題に悩まされている。
EcoWeedNetは、低炭素農業プラクティスの目標と整合して、計算の複雑さを伴わずに雑草検出性能を向上させる新しいモデルである。
提案モデルの有効性は,実世界のシナリオを反映したCottonWeedDet12ベンチマークデータセットの包括的な実験を通じて実証される。
EcoWeedNetは、大きなモデル(mAP@0.5 = 95.2%)に匹敵する性能を達成しているが、パラメータは大幅に少ない(YOLOv4のパラメータの約4.21%)。
これらの重要な発見は、EcoWeedNetの低消費電力消費者向けハードウェアへの展開可能性、エネルギー消費の低減、炭素フットプリントの削減が示され、次世代持続可能な農業におけるEcoWeedNetの適用可能性を強調した。
これらの知見は、環境にやさしい農業消費技術の普及への道を開くものである。
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