Proceedings of the IEEE IROS workshop on Agricultural Robotics : learning from Industry 4.0 and moving into the future, September 28, 2017, Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the drive of the Industry 4.0 initiative has enriched industrial and scientific approaches to build self-driving cars or smart factories. Agricultural applications benefit from both advances, as they are in reality mobile driving factories which process the environment. Therefore, acurate perception of the surrounding is a crucial task as it involves the goods to be processed, in contrast to standard indoor production lines. Environmental processing requires accurate and robust quantification in order to correctly adjust processing parameters and detect hazardous risks during the processing. While today approaches still implement functional elements based on a single particular set of sensors, it may become apparent that a unified representation of the environment compiled from all available information sources would be more versatile, sufficient, and cost effective. The key to this approach is the means of developing a common information language from the data provided. In this paper, we introduce and discuss techniques to build so called inverse sensor models that create a common information language among different, but typically agricultural, information providers. These can be current live sensor data, farm management systems, or long term information generated from previous processing, static drone images, or satellites. In the context of Industry 4.0, this enables the interoperability of different agricultural systems and allows information transparency.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,026 |
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 ».