論文の概要: Automated Work Records for Precision Agriculture Management: A Low-Cost GNSS IoT Solution for Paddy Fields in Central Japan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18222v1
- Date: Fri, 25 Apr 2025 10:12:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.733591
- Title: Automated Work Records for Precision Agriculture Management: A Low-Cost GNSS IoT Solution for Paddy Fields in Central Japan
- Title(参考訳): 精密農業経営のための作業記録の自動化:中央日本水田における低コスト GNSS IoT ソリューション
- Authors: M. Grosse, K. Honda, C. Spech, J. C. Pineda,
- Abstract要約: 従来の農業機械を低コストのIoT(Internet of Things)デバイスで再現し,データ収集の自動化を実証するため,中部日本のフィールドスタディを行った。
このデータを得るために、業界標準のLTE-GNSSBluetoothゲートウェイをWR実装に装着し、低コストのBLEビーコンをWR Low Energyに装着した。
設置後, SPVは421, MVPは1,120を含む7ヶ月のフィールド準備および植林期間1,623WRが自動的に得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agricultural field operations are generally tracked as work records (WR), incorporating data points such as; work type, machine type, timestamped trajectories and field information. WR data which is automatically recorded by modern machinery equipped with Information and Communication Technologies (ICT) can enable efficient farm management decision making. Globally, farmers often rely on aged or legacy farming machinery and manual data recording, which introduces significant labor costs and increases the risk of inaccurate data input. To address this challenge, a field study in Central Japan was conducted to showcase automated data collection by retrofitting legacy farming machinery with low-cost Internet of Things (IoT) devices. For single-purpose vehicles (SPV), which only carry out single work types such as planting, LTE (Long Term Evolution) and Global Navigation Satellite System (GNSS) units were installed to record trajectory data. For multi-purpose vehicles (MPV), such as tractors which perform multiple work types, the configuration settings of these vehicles had to include implements and attachments data. To obtain this data, industry standard LTE-GNSS Bluetooth gateways were fitted onto MPV and low-cost BLE (Bluetooth Low Energy) beacons were attached to implements. After installation, over a seven-month field preparation and planting period 1,623 WR, including 421 WR for SPV and 1,120 WR for MVP, were automatically obtained. For MPV, the WR included detailed configuration settings enabling detection of the specific work types. These findings demonstrate the potential of low cost IoT GNSS devices for precision agriculture strategies to support management decisions in farming operations.
- Abstract(参考訳): 農業分野の運用は通常、ワークレコード(WR)として追跡され、ワークタイプ、マシンタイプ、タイムスタンプ付き軌跡、フィールド情報などのデータポイントが組み込まれている。
情報通信技術(ICT)を備えた現代機械で自動的に記録されるWRデータは、効率的な農業経営決定を可能にする。
世界的には、農家は高齢またはレガシーの農業機械や手動のデータ記録に頼り、労働コストが大幅に増加し、不正確なデータ入力のリスクが増大する。
この課題に対処するため,旧来の農業機械を低コストのIoT(Internet of Things)デバイスに適合させて,自動データ収集を実証するために,中央日本のフィールドスタディが実施された。
単目的車両(SPV)では、軌道データを記録するために、プランティング、LTE(Long Term Evolution)、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)といった単一の作業タイプのみを実行する。
複数の作業タイプを実行するトラクターのような多目的車(MPV)では、これらの車両の設定設定には、実装とアタッチメントデータを含める必要があった。
このデータを得るために、業界標準のLTE-GNSSBluetoothゲートウェイをMPVに装着し、実装に低価格のBLEビーコンを装着した。
設置後, SPVは421WR, MVPは1,120WRを含む7ヶ月のフィールド準備および植林期間1,623WRが自動的に得られた。
MPVには、特定の作業タイプを検出するための詳細な設定設定が含まれていた。
これらの結果は、農業経営における経営決定を支援するための精密農業戦略のための低コストIoT GNSSデバイスの可能性を示している。
関連論文リスト
- Few-Shot Adaptation of Grounding DINO for Agricultural Domain [0.29998889086656577]
Grounding-DINOのようなオープンセットオブジェクト検出モデルは、テキストプロンプト入力に基づいて興味のある領域を検出する潜在的なソリューションを提供する。
そこで本研究では,テキストエンコーダモジュールを除去することで,グラウンディング・ディノアーキテクチャを単純化する,効率的な数ショット適応手法を提案する。
本手法は, 植物雑草の検出, 植物数, 昆虫の識別, 果実数, リモートセンシングタスクなど, 複数の農業データセットにまたがる優れた性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-09T19:57:25Z) - AutoRT: Embodied Foundation Models for Large Scale Orchestration of Robotic Agents [109.3804962220498]
AutoRTは、人間の監督を最小限に抑えて、完全に見えないシナリオで運用ロボットの展開をスケールアップするシステムである。
われわれはAutoRTが複数の建物にまたがる20以上のロボットに指示を提示し、遠隔操作と自律ロボットポリシーを通じて77万個の実ロボットエピソードを収集するデモを行った。
実験により,AutoRTが収集した「未使用データ」は極めて多種多様であり,AutoRTのLLMを使用することで,人間の好みに合わせることができるデータ収集ロボットの指示が可能であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T18:45:54Z) - Multimodal Dataset for Localization, Mapping and Crop Monitoring in
Citrus Tree Farms [7.666806082770633]
このデータセットは、深度情報を備えたステレオRGB画像と、モノクロ、近赤外線、熱画像を提供する。
データセットは、キツネの3つの畑で収集された7つの配列から構成される。
総運転時間は1.7時間、走行距離は7.5km、データ量は1.3TBである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T00:30:08Z) - Berlin V2X: A Machine Learning Dataset from Multiple Vehicles and Radio
Access Technologies [56.77079930521082]
我々は,MLに基づく多種多様な研究への道を開くための詳細な測定キャンペーンを実施してきた。
得られたデータセットは、携帯電話(と2つの異なるオペレーター)とサイドリンク無線アクセス技術の両方のために、様々な都市環境にまたがるGPS位置の無線測定を提供する。
私たちは、MLが克服しなければならない課題と、MLが活用できる機能について、データの初期分析を提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T15:26:39Z) - Toward an AI-enabled Connected Industry: AGV Communication and Sensor Measurement Datasets [33.89321466798318]
産業用テストベッドにおける2つの無線計測キャンペーン:産業用車車間(iV2V)と産業用車間(iV2I+)について述べる。
iV2Vは、自動誘導車両(AGV)間のサイドリンク通信シナリオをカバーし、iV2I+は、自律的なクリーニングロボットがプライベートなセルネットワークに接続されている産業環境で実行される。
共通計測手法における異なるコミュニケーション技術の組み合わせは、指紋認証、視線検出、サービス品質の予測、といったタスクに機械学習(ML)が活用できる洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T15:04:20Z) - LaMAR: Benchmarking Localization and Mapping for Augmented Reality [80.23361950062302]
異種ARデバイスでキャプチャされたリアルな軌跡とセンサストリームを共登録する,包括的キャプチャとGTパイプラインを備えた新しいベンチマークであるLaMARを紹介する。
私たちは、ヘッドマウントとハンドヘルドARデバイスで記録された多様な大規模シーンのベンチマークデータセットを公開します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T17:58:17Z) - Deep Reinforcement Learning Assisted Federated Learning Algorithm for
Data Management of IIoT [82.33080550378068]
産業用IoT(Industrial Internet of Things)の継続的な拡大により、IIoT機器は毎回大量のユーザデータを生成する。
IIoTの分野で、これらの時系列データを効率的かつ安全な方法で管理する方法は、依然として未解決の問題である。
本稿では,無線ネットワーク環境におけるIIoT機器データ管理におけるFL技術の適用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T07:12:36Z) - Towards a Multimodal System for Precision Agriculture using IoT and
Machine Learning [0.5249805590164902]
データ収集のためのIoT(Internet of Things)や、作物の損傷予測のための機械学習、作物の病気検出のためのディープラーニングといった技術が使用されている。
作物の被害予測には、ランダムフォレスト(RF)、光勾配昇降機(LGBM)、XGBoost(XGB)、決定木(DT)、K Nearest Neighbor(KNN)などのアルゴリズムが用いられている。
VGG16、Resnet50、DenseNet121といった事前学習された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルも、作物が何らかの病気で汚染されているかどうかを確認するために訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-10T19:19:45Z) - Learning from Data to Optimize Control in Precision Farming [77.34726150561087]
特集は、統計的推論、機械学習、精密農業のための最適制御における最新の発展を示す。
衛星の位置決めとナビゲーションとそれに続くInternet-of-Thingsは、リアルタイムで農業プロセスの最適化に使用できる膨大な情報を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T12:44:17Z) - Farmland Parcel Delineation Using Spatio-temporal Convolutional Networks [77.63950365605845]
ファームパーセル・デライン化は、気候変動政策の開発と管理において重要なカダストラルデータを提供する。
このデータは、極端な気象災害に伴う損害後の補償を評価するための農業保険セクターにも有用である。
衛星画像の利用は、農場の区画整理作業を行うためのスケーラブルで費用対効果の高い方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T19:49:09Z) - ADW: Blockchain-enabled Small-scale Farm Digitization [2.406769835641701]
我々は、ブロックチェーンを活用してインタラクションを形式化し、小規模の農業エコシステムにおけるシームレスなデータフローを可能にする、Agribusiness Digital Wallet(ADW)と呼ばれるシステムを提案する。
本研究では,農業活動を活用して,自動的価値洞察による信頼された電場記録(EFR)を作成する能力を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T16:15:20Z) - Data Warehouse and Decision Support on Integrated Crop Big Data [0.0]
我々は大陸レベルの農業データウェアハウス(ADW)を設計・実装した。
ADWは,(1)フレキシブルスキーマ,(2)農業用マルチデータセットからのデータ統合,(3)データサイエンスとビジネス用インテリジェントサポート,(4)ハイパフォーマンス,(5)高ストレージ,(6)セキュリティ,(7)ガバナンスと監視,(8)一貫性,可用性,パーティション耐性,(9)クラウド互換性によって特徴付けられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T00:10:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。