Using Artificial Intelligence-Based Approach for Detecting Insects-Induced Grain Damage
Notice bibliographique
Résumé
According to the Intergovernmental Panel on Climate Change, around 30% of global food production is wasted each year. Prevention strategies during post-harvest grain storage may reduce food waste and help distribute food surpluses more fairly globally, ultimately reducing global hunger. Insect damage is a major cause of post-harvest storage losses, resulting in both quality and nutritional loss to the grain. Recently, data-driven approaches have been used to enhance proper and efficient storage. The aim of this project is to investigate how artificial intelligence (AI) can be used to detect insect-induced grain damage during storage. This project used barley grain to test the experimental hypothesis that insect-related damage during grain storage can be detected by simultaneous imaging and AI-based analysis. An AI approach was developed using Python to build a prediction model. Data was collected by acquiring images of insect-induced damaged and undamaged grain. The AI-based model was highly (90%) accurate in identifying the damage caused by the insect based on the parameters defined in the algorithm. In summary, this innovative approach allowed us to identify grain damage, which, in the future, will help take necessary intervention(s) to prevent insect-induced grain damage and ultimately prevent loss during post-harvest storage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».