A Raspberry Pi-Guided Device Using an Ensemble Convolutional Neural Network for Quantitative Evaluation of Walnut Quality
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a device, augmented by artificial intelligence and controlled by Raspberry Pi, has been engineered for estimating the yield of walnut trees and assessing walnut quality.The device, equipped with a camera, identifies walnuts in real-time using the YOLO V5 detection system.For each detected image of a walnut, feature extraction, selection, and classification were conducted employing a Support Vector Machine (SVM).This methodology facilitated the development of a system capable of determining and recording the quality of all walnuts within a tree or orchard.By leveraging deep neural networks for the analysis of 1800 walnut samples, the device demonstrated an accuracy of 98% in ascertaining walnut quality.This innovative device holds the capacity to swiftly analyze a considerable quantity of walnuts, thereby providing a numerical representation of the quality classes of walnuts cultivated by growers.This quantitative evaluation of walnut quality could subsequently streamline agricultural activities such as irrigation and fertilization, enabling a more efficient and informed approach to these processes.The findings presented in this study underscore the potential of integrating artificial intelligence with practical devices for enhancing the productivity and quality control in agriculture.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 découle