An Organic Weed Control Prototype using Directed Energy and Deep Learning

要約

持続可能なアプローチで作物の収量を向上させるには、有機雑草管理が不可欠です。
この研究では、有機農場向けに特別に設計された指向性エネルギー雑草制御ロボットのプロトタイプが提案されています。
このロボットは、雑草処理に新しい分散アレイ ロボット (DAR) ユニットを使用します。
大豆とトウモロコシのデータベースは、雑草認識を実行するために深層学習ニューラル ネットワークをトレーニングするために構築されています。
初期の深層学習ニューラル ネットは、作物の分類において高いパフォーマンスを示しました。
このロボットは特許取得済みの指向性エネルギープラントの駆除レシピを使用しており、完全にオーガニックで UV-C を含まず、化学的損傷や土壌への物理的妨害はありません。
ディープラーニングは、自然環境下の大豆畑で一般的な 8 種類の雑草を最大 98% の精度で分類できます。

要約(オリジナル)

Organic weed control is a vital to improve crop yield with a sustainable approach. In this work, a directed energy weed control robot prototype specifically designed for organic farms is proposed. The robot uses a novel distributed array robot (DAR) unit for weed treatment. Soybean and corn databases are built to train deep learning neural nets to perform weed recognition. The initial deep learning neural nets show a high performance in classifying crops. The robot uses a patented directed energy plant eradication recipe that is completely organic and UV-C free, with no chemical damage or physical disturbance to the soil. The deep learning can classify 8 common weed species in a soybean field under natural environment with up to 98% accuracy.

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