Deep learning based smart sprayer for detection and classification of weeds and crops / Ot ve ekin belirleme ve sınıflandırma için derin öğrenme tabanlı akıllı püskürtücü
Yükleniyor...
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi
Erişim Hakkı
CC0 1.0 Universal
info:eu-repo/semantics/openAccess
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
The smart agricultural robotic system can decrease the dependence on pesticides, herbicides and fertilize through selectively spraying single plants. The manual and traditional way of spraying agrochemicals to control weeds and increase crops yield are not enough to meet the population requirement. The smart and intelligent based agricultural system will increase production of crops and hence touch the society desire. Based on the real fact in this research work, we proposed deep learning (DL) algorithms and Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) system for the smart sprayer. The proposed agriculture-robot will be able to treat each plant in the field independently and therefore can reduce the required use of the pesticides and herbicides. Deep Convolutional Neural Networks (D-CNN) is proposed due to its high classification accuracy comparatively other methods. The Intel FPGA is introduced instead of the central processing unit (CPU) and graphics processing unit (GPU) based system because of executions significance in smart sprayer due to its small physical area, lightweight and its high capability of distributing overflowing energy efficient designs. FPGA provides real-time parallelization, gate level control of system architecture allowing control over tiny particulars of the arithmetic design. The proposed smart sprayer will save pesticides and herbicides around 50%-70% related to old machines. The intelligent sprayer integrates a camera and Kinect sensor-based intelligent spray control, allowing the analysis of plant density and identifying targeted crops and weeds. The intelligent spray control system will significantly increase working efficiency and reduce labour cost.
Akıllı zirai robotik sistem, seçilen bitkilere tek olarak püskürtme yaparak zararlı böcek ve bitkilerin ilaçlanmasına ve gübrelemeye olan bağımlılığı azaltabilir. Zararlı otları control altına almak vee kin hasadını arttırmak için tarım ilaçlarını elle veya geleneksel yollarla yapmak toplumun ihtiyaçlarını karşılamak için yetersizdir. Akıllı ve zeki zirai system ekin üretimini arttıracak ve dolayısıyla toplumun isteklerini karşılayacaktır. Gerçek sorunlara dayanarak, bu araştırma çalışmasında akıllı püskürtme için derin öğrenme (DL) algortimaları ve Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) sistemi önerilmiştir. Önerilen zirai robot alandaki her bitkiyi bağımsız olarak ele alacak ve gereken böcek ilacı ve zararlı bitki ilacının miktarını düşürecektir. Diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında yüksek sınıflama doğruluğu sağlamasından ötürü Derin Konvolusyonel Yapay Sinir Ağları (D-CNN) önerilmiştir. Akıllı püskürtücünün ufak boyutu, hafif ağırlığı ve enerji etkin tasarımı uygulamalarının önemi nedeniyle Merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işleme birimi (GPU) tabanlı system yerine Intel FPGA kullanılmıştır. FPGA gerçek zaman paralelleştirmesi ve aritmetik tasarımın en küçük parçaları üzerinde kontrole olanak veren sistem mimarisinin kapı seviyesi kontrolunu sağlar. Önerilen akıllı püskürtücü eski makinelere oranla böcek ve tarım ilaçlarının kullanımında %50-%70 oranında tasarruf sağlar. Zeki püskürtücü, bir kamera ve Kinect algılayıcı tabanlı zeki püskürtme kontrolu ile entegre edilerek bitki yoğunluğu analizi ve hedeflenen ot ve ekinlerin belirlenmesini sağlamaktadır. Zeki püskürtme control sistemi iş verimini oldukça arttıracak ve işgücü maliyetini azaltacaktır.
Akıllı zirai robotik sistem, seçilen bitkilere tek olarak püskürtme yaparak zararlı böcek ve bitkilerin ilaçlanmasına ve gübrelemeye olan bağımlılığı azaltabilir. Zararlı otları control altına almak vee kin hasadını arttırmak için tarım ilaçlarını elle veya geleneksel yollarla yapmak toplumun ihtiyaçlarını karşılamak için yetersizdir. Akıllı ve zeki zirai system ekin üretimini arttıracak ve dolayısıyla toplumun isteklerini karşılayacaktır. Gerçek sorunlara dayanarak, bu araştırma çalışmasında akıllı püskürtme için derin öğrenme (DL) algortimaları ve Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA) sistemi önerilmiştir. Önerilen zirai robot alandaki her bitkiyi bağımsız olarak ele alacak ve gereken böcek ilacı ve zararlı bitki ilacının miktarını düşürecektir. Diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında yüksek sınıflama doğruluğu sağlamasından ötürü Derin Konvolusyonel Yapay Sinir Ağları (D-CNN) önerilmiştir. Akıllı püskürtücünün ufak boyutu, hafif ağırlığı ve enerji etkin tasarımı uygulamalarının önemi nedeniyle Merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işleme birimi (GPU) tabanlı system yerine Intel FPGA kullanılmıştır. FPGA gerçek zaman paralelleştirmesi ve aritmetik tasarımın en küçük parçaları üzerinde kontrole olanak veren sistem mimarisinin kapı seviyesi kontrolunu sağlar. Önerilen akıllı püskürtücü eski makinelere oranla böcek ve tarım ilaçlarının kullanımında %50-%70 oranında tasarruf sağlar. Zeki püskürtücü, bir kamera ve Kinect algılayıcı tabanlı zeki püskürtme kontrolu ile entegre edilerek bitki yoğunluğu analizi ve hedeflenen ot ve ekinlerin belirlenmesini sağlamaktadır. Zeki püskürtme control sistemi iş verimini oldukça arttıracak ve işgücü maliyetini azaltacaktır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Discrimination crops and weeds, intelligent sprayer, deep learning, Field Programmable Gate Arrays FPGA, Ayırıcı otlar ve ekinler, akıllı serpici, derin öğrenme, Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri FPGA
Kaynak
Maltepe Üniversitesi Uluslararası Öğrenci Kongresi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Hussain, F. (2019). Deep learning based smart sprayer for detection and classification of weeds and crops / Ot ve ekin belirleme ve sınıflandırma için derin öğrenme tabanlı akıllı püskürtücü. Maltepe Üniversitesi Uluslararası Öğrenci Kongresi.
