IoT-Enabled Modified XGBoost Approach for Ripeness Detection and Classification of Bananas in Smart Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The ripening stage determination for the climacteric fruit banana bears great importance in terms of its medicinal and food values with good commercialisation. The ripening of banana fruit incurs huge loss specially in case of transit , shipping and storage . The large-scale handling of the fruits leads to the bulk loss. The biochemical process is the effective one for such determination. Most of such procedures are invasive, intrusive, harmful and create some false interpretation due to insufficiency of illumination during different times of day. In the present study the texture features through GLCM corresponding to different phases of ripening in banana species has been examined. The IOT sensor interpreted aromatic data difference, its classification and prediction of rotting has been carried out. The modified XGBoost algorithm optimised by the modified Grid search algorithm has been implemented where the enumeration of the split points based on the 1st and 2nd order gradient has been carried out. On the basis of split score value the gain has been estimated and the child on left and right has been assigned. For the grid search model, the latin hypercube concept has been used. Feature vectors of approximately 2240 different samples have been prepared in training the model with the achievement of accuracy value of 98%. The classification result for the banana cultivars Martaman, Singapuri and Kathali in the present study has been compared to mathematical models based on ripening characteristics along with other traditional models. The result shows considerable improvement confirming potential aspects of the proposed model towards smart farming.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».