Sustainable control of infestations using image processing and modelling
Notice bibliographique
Résumé
A sustainable pest control system integrates automated pest detection and recognition to evaluate the pest density using image samples taken from habitats. Novel predator/prey modelling algorithms assess control requirements for the UAV system, which is designed to deliver measured quantities of naturally beneficial predators to combat pest infestations within economically acceptable timeframes. The integrated system will reduce the damaging effect of pests in an infested habitat to an economically acceptable level without the use of chemical pesticides. \nPlant pest recognition and detection is vital for food security, quality of life and a stable agricultural economy. The research utilises a combination of the k-means clustering algorithm and the correspondence filter to achieve pest detection and recognition. The detection is achieved by partitioning the data space into Voronoi cells, which tends to find clusters of comparable spatial extents, thereby separating the objects (pests) from the background (pest habitat). The detection is established by extracting the variant and distinctive attributes between the pest and its habitat (leaf, stem) and using the correspondence filter to identify the plant pests to obtain correlation peak values for the different datasets. The correspondence filter can achieve rotationally invariant recognition of pests for a full 360 degrees, which proves the effectiveness of the algorithm and provides a count of the number of pests in the image. \nA series of models has been produced that will permit an assessment of common pest infestation problems and estimate the number of predators that are required to control the problem within a time schedule. A UAV predator deployment system has been designed. \nThe system is offered as a replacement for chemical pesticides to improve peoples’ health opportunities and the quality of food products.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».