要約
農業が次の段階であるアグリカルチャー 5.0 に進化する中で、人工知能が中心的な役割を果たします。
環境制御農業 (CEA) は、人口密集地への輸送経路の短縮、環境への影響の軽減、生産性の向上など、多くの経済的、環境的、社会的利益をもたらす特別な形態の都市および郊外の農業慣行です。
CEA は環境要因を制御できるため、植物の状態のリアルタイム監視と自律的な栽培と収穫の採用において、コンピューター ビジョン (CV) とうまく連携します。
このホワイト ペーパーの目的は、CV の研究者に農業アプリケーションを、農業従事者に CV が提供するソリューションを理解してもらうことです。
CEA で 5 つの主要な CV アプリケーションを特定し、それらの要件と動機を分析し、ディープ ラーニング手法を使用して 68 の技術論文に反映されている最新技術を調査します。
さらに、コンピューター ビジョンの 5 つの主要なサブエリアと、それらがこれらの CEA の問題にどのように関連しているか、および 9 つのビジョン ベースの CEA データセットについて説明します。
この調査が、研究者が熱心な研究分野の鳥瞰図をすばやく取得するのに役立ち、新しい研究開発のインスピレーションを刺激するのに役立つことを願っています。
要約(オリジナル)
In the evolution of agriculture to its next stage, Agriculture 5.0, artificial intelligence will play a central role. Controlled-environment agriculture, or CEA, is a special form of urban and suburban agricultural practice that offers numerous economic, environmental, and social benefits, including shorter transportation routes to population centers, reduced environmental impact, and increased productivity. Due to its ability to control environmental factors, CEA couples well with computer vision (CV) in the adoption of real-time monitoring of the plant conditions and autonomous cultivation and harvesting. The objective of this paper is to familiarize CV researchers with agricultural applications and agricultural practitioners with the solutions offered by CV. We identify five major CV applications in CEA, analyze their requirements and motivation, and survey the state of the art as reflected in 68 technical papers using deep learning methods. In addition, we discuss five key subareas of computer vision and how they related to these CEA problems, as well as nine vision-based CEA datasets. We hope the survey will help researchers quickly gain a bird-eye view of the striving research area and will spark inspiration for new research and development.
arxiv情報
| 著者 | Jiayun Luo,Boyang Li,Cyril Leung |
| 発行日 | 2022-10-20 14:51:01+00:00 |
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