Détection et dénombrement automatisé de monticules de plantation sur des images acquises par drone par apprentissage profond
Bibliographic record
Abstract
Le reboisement du peuplier hybride sur monticules de plantation est une technique recommandée au Québec pour faciliter la croissance rapide de l’arbre. Toutefois, afin de faciliter la planification et les opérations de reboisement, il est important de connaître le nombre précis de monticules de plantation lors du transport des nouveaux plants vers les terrains à reboiser. Des images acquises par drone ont été utilisées pour concevoir une méthode de dénombrement automatique de monticules de plantation. Cette méthode, basée sur la vision par ordinateur et l’apprentissage profond, permet de détecter les monticules avec une précision moyenne de 95,5 %, et ce dans diverses conditions d’acquisition d’images et sur une grande variété de types de terrain. La méthode développée a été répliquée de manière opérationnelle, prouvant la robustesse de la méthode et permettant d’optimiser le travail de planification du reboisement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".