ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS TOOLS IN PEST CONTROL FOR AGRICULTURAL PRODUCTION: A REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) and its tools are being widely used worldwide. In the area of agriculture, AI is being widely studied and expanding. The use of AI in agriculture is being widely studied and expanding from pre-harvest to post-harvest. The increase in world population has triggered the need to increase food production. This need has triggered a search for solutions that promote increased food production and quality. One way to increase food production and quality is pest control. AI and its tools have proven to be a growing and rising solution in controlling and combating pests. This research focuses on reviewing and demonstrating the advances in combating and controlling pests using AI tools and images. It stands out: the classification of pests; insect identification; use and capture of Unmanned aerial vehicle (UAV) footage; using Deep Learning (DL) and Convolutional Neural Network (CNN). A search engine was applied to 5 databases. Cutting criteria were applied in 3 stages, and there were 71 papers at the end. The 71 went through 3 quality assessment questions, leaving 47 works for final analysis. This study demonstrated that the DL and the CNN tool using real images have the potential for insect control and combat solutions. Another tool in recent studies associated with CNN is the attention mechanism, improving pest identification results. Identification of insects through leaf images using CNN requires.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».