Microwave sensors for detection of wild animals during pasture mowing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. More than 400000 wild animals are killed or severely injured every year during spring time pasture mowing. Conventional methods for detection and removal or expulsion of animals before mowing are either inefficient or very time-consuming. The first really working method is based on a pyro-detector which senses the temperature contrast between the animals body and the surrounding pasture. Unfortunately, the detection reliability of this sensor decreases with increasing ambient temperature and strong sunlight, i.e. for typical weather conditions, when pasture is mowed, especially around noon. In this paper, a detector is presented that exhibits complementary behaviour. It works best during dry conditions (i.e. around noon), but has a tendency to false alarms when dew is present (i.e. morning and evening). The sensor is based on a commercial, low-cost Doppler module at 24GHz. It senses the difference of radar cross section between the animals body (high water content, specular reflection) and the pasture (low water content, diffuse reflection). The signal is analysed by means of a non-linear Wigner time-frequency transformation. Experimental results are presented for a laboratory setup as well as for measurement in actual spring-time pasture. The results prove that a microwave sensor is capable of reliably detecting animals of the size of a fawn even if it is covered by a layer of pasture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».