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Enregistrement W2734329706 · doi:10.13031/aea.11678

Supplementary Light Source Development for Camera-Based Smart Spraying in Low Light Conditions

2017· article· en· W2734329706 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueApplied Engineering in Agriculture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Agriculture, Nova Scotia
Mots-clésLight intensityEnvironmental scienceSprayerLight pollutionLight sourceArtificial lightRemote sensingOpticsIlluminanceEngineeringPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<abstract> <b><sc>Abstract. </sc></b>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<sup>®</sup> 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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle