Supplementary Light Source Development for Camera-Based Smart Spraying in Low Light Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. High wind constraints during day time agrochemical spraying has pushed the wild blueberry producers to apply agrochemicals during the early morning, evening or after dark, to avoid drift problems due to low wind conditions. The objective of this study was to develop an artificial light source system combined with a smart sprayer comprising of a digital camera-based sensing system to allow cameras to detect target areas (weed, plant or bare soil) in real-time for accurate application of agrochemicals in low light conditions. After testing and evaluation of different light sources, a rugged light source system equipped with polystyrene diffuser sheets was constructed to provide an even distribution of light across the entire 12.2 m machine vision sensor boom. Distribution of artificial light underneath the sensing boom at zero ambient light was examined by recording the light intensity at 0.15 m spacing on the ground under the camera boom using a lux meter. Results of light distribution revealed that the Magnafire® 70 W high intensity discharge (HID) lights provided wide angle of even light illumination, high intensity and rugged construction. A wild blueberry field was selected in central Nova Scotia, Canada, and a test track was made to evaluate the performance of the artificial light source system to apply agrochemicals on a spot-specific basis under low natural light conditions. A real-time kinematics-global positioning system (RTK-GPS) was used to map the boundary of the test track, selected bare soil areas, weed areas and wild blueberry plant areas in the field. Water sensitive papers (WSPs) were placed at randomly selected locations, the smart sprayer was operated under low light conditions, and the percent area coverage (PAC) was calculated. The mean PAC from WSP located in bare soil, weeds and blueberry spots in the track was 5.19%, 27.53%, and 1.74%, respectively. PAC of the WSPs placed in bare soil and blueberry patches were 22.34% and 25.79% lower than in weed patches, respectively. Results reported that the custom developed artificial light source system was accurate enough to detect targets in low light conditions. Additionally, spot-spacing only in weed areas resulted in 65% of chemical saving.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,017 |
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 ».