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English(EN) Effectiveness of IoT and Deep Learning for Detection and Severity Assessment of Postelectrotermes militaris in Tea Plantations

AI驱动的系统检测茶园白蚁

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个利用深度学习的物联网系统，用于检测和评估茶园中Postelectrotermes militaris（也称为内陆活木白蚁，ULWT）的侵扰程度。该框架通过基于Raspberry Pi的物联网设备捕获茶树干的音频信号，并使用在声谱图上训练的卷积神经网络（CNN）来分类侵扰。在Pundaluoya进行的现场试验表明，该系统在嘈杂环境中具有可行性，在二元检测中准确率达到81.5%，并提供定量的严重性评估，以帮助种植园管理者采取有针对性的控制措施。 AI

影响 这项研究展示了AI在农业害虫检测方面的新应用，有望提高作物产量并减少农药使用。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了物联网和深度学习在害虫检测方面的新应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · D. K. C. Senevirathna, A. A. E. Nanayakkara, H. M. C. K. Kulathunga, J. K. D. P. Nadula, R. M. Mapatuna, Malithi Nawarathne, Jaliya L. Wijayaraja, P. D. Senanayake, Samitha Vidhanaarachchi, Kalpani Manathunga ·

    物联网和深度学习在茶园白蚁发生与危害程度评估中的有效性

    arXiv:2608.27480v1 Announce Type: cross Abstract: Tea plantations are vulnerable to Postelectrotermes militaris, commonly known as the Upcountry Live Wood Termite (ULWT), which can cause substantial damage when infestations remain undetected. This study proposes an IoT-enabled ac…

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