使用定向能量和深度学习的有机杂草控制原型
机器人学
2024-06-03 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
有机杂草控制对于以可持续的方式提高作物产量至关重要。本文提出了一种专为有机农场设计的定向能量杂草控制机器人原型。该机器人使用一种新颖的分布式阵列机器人（DAR）单元进行杂草处理。构建了大豆和玉米数据库来训练深度学习神经网络以进行杂草识别。初始的深度学习神经网络在作物分类方面表现出高性能。该机器人使用一种获得专利的定向能量植物根除配方，完全有机且不含UVC，不会对土壤造成化学损害或物理干扰。深度学习可以在自然环境下对大豆田中的8种常见杂草物种进行分类，准确率高达98%。
引用
@article{arxiv.2405.21056,
title = {An Organic Weed Control Prototype using Directed Energy and Deep Learning},
author = {Deng Cao and Hongbo Zhang and Rajveer Dhillon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.21056},
year = {2024}
}