الأبحاث في مجلة: Computers and Electronics in Agriculture
-
طريقة الملاحة المستقلة للروبوتات الزراعية في بيئات الزراعة ذات الأسرة العالية
2025 | المؤلف: Takuya Fujinaga | المجلة: Computers and Electronics in Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الدراسة طريقة مبتكرة للملاحة الذاتية للروبوتات الزراعية مصممة خصيصًا لزراعة الأسرّة العالية. تجمع الطريقة بين الملاحة عبر النقاط، التي توجه الروبوت إلى مواقع محددة مسبقًا، مع الملاحة عبر أسرّة الزراعة، مما يضمن حركة دقيقة بين الأسرّة. من خلال استخدام بيانات سحابة النقاط من تقنية الكشف عن الضوء والمدى (LiDAR)، يمكن للروبوت التنقل بفعالية…
-
تطبيق التعلم العميق في التعرف على سلوك الماشية: مراجعة منهجية للأدبيات
2024 | المؤلف: Ali Rohan وآخرون | المجلة: Computers and Electronics in Agriculture | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تتناول هذه المراجعة الأدبية المنهجية (SLR) تطبيق تقنيات التعلم العميق (DL) في التعرف على سلوك الماشية، وهو جانب حاسم في مراقبة صحة الحيوانات في البيئات الزراعية. تلخص المراجعة النتائج المستخلصة من 44 دراسة عالية الجودة تم اختيارها من مجموعة أولية تضم 1101 منشور. وتبرز أن DL قد عالج بفعالية 13 مشكلة في التعرف على السلوك…
-
الكشف التلقائي عن العرج في الأبقار الحلوب باستخدام الفيديو وتقدير الوضعية وخصائص الحركة المتعددة
2024 | المؤلف: Helena Russello وآخرون | المجلة: Computers and Electronics in Agriculture | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تقدم هذه الدراسة نظامًا آليًا لاكتشاف العرج باستخدام تقنيات معالجة الصور العميقة لتحليل سمات الحركة في الأبقار. من خلال استخدام نموذج تقدير الوضعية T-LEAP، تمكن الباحثون من استخراج بيانات الحركة من تسع نقاط رئيسية في مقاطع فيديو للأبقار أثناء المشي، محققين دقة ملحوظة تبلغ 99.6% في اكتشاف النقاط الرئيسية على الرغم من اختلاف ظروف الإضاءة…
-
طريقة الكشف عن التمر الهندي الشتوي والعد المعتمدة على نموذج SOD-YOLOv5n خفيف الوزن تم نشرها على نظام أندرويد
2024 | المؤلف: Chenhao Yu وآخرون | المجلة: Computers and Electronics in Agriculture | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذه الدراسة، طور المؤلفون نموذج كشف عن الأجسام الصغيرة خفيف الوزن، يسمى SOD-YOLOv5n، مصمم خصيصًا للكشف الدقيق وعدّ ثمار الجوجوبا الشتوية خلال مراحل نضوجها الأولية. يعتمد النموذج على إطار عمل YOLOv5n، وي incorporat عدة تحسينات مثل استخدام طبقات SPD-Conv لاستبدال الالتفاف التقليدي وطبقات التجميع، مما يحسن من كشف الأهداف الصغيرة والصور منخفضة الدقة. بالإضافة…
