0206 Comparison of high definition Zenmuse X3 and X5 video cameras onboard unmanned aerial vehicles for future use in precision ranching
Notice bibliographique
Résumé
The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in agriculture to increase the efficiency of management is a new and rapidly advancing field. Being able to locate and identify cattle with UAVs would enable producers to better utilize spatiotemporal data from range livestock to better manage both livestock herds and range. UAVs provide a method of capturing aerial video observation data of cattle on extensive range that is more flexible, affordable, and safer for the pilot than traditional aircraft. In this study we used common industry cattle ear tags of two sizes (large tags = 7.5 × 5 cm, small tags = 5.5 × 3 cm) of varying colors as well as back tags (23 × 14 cm, used in behavioral studies) to assess the visual acuity of two commercially available aerial high definition cameras. The aim of this project was to assess the capabilities and limitations of these aerial cameras specifically designed for UAV use, with the goal of determining their practical use in the field as tools for observing and identifying cattle. A set of images from each camera was obtained using the DJI Inspire 1 Pro flight platform (Da-Jiang Innovations Science and Technology Co. Ltd., Shenzhen, China). Images were captured at an initial height of 5 m and progressing upward at 5 m intervals to 80 m above ground level (ABL). An onboard GPS module on the UAV was used to monitor and record the height of the aircraft at each interval. Recorded images were then assessed on a computer monitor to determine whether identification of numbering and lettering on the tags was possible. Through qualitative visual assessment of these aerial photographs, it was determined that the capabilities of the Zenmuse X5 were significantly superior than that of the Zenmuse X3 and will therefore be of greater use in future identification of animals using UAVs. We concluded that identification by cattle ear tags using a UAV is likely not a practical application due to the maximum ABL that is required to identify numbering and lettering on tags (15 m using the Zenmuse X5); however, identification of numbering on back tags to identify individual animals was possible up to an ABL of 70 m using the Zenmuse X5 camera.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».