Projekt BERABOT pro automatizaci monitoringu molic ve skleníku

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F22%3A63560718" target="_blank" >RIV/70883521:28140/22:63560718 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://zahradaweb.cz/projekt-berabot-prinasi-automatizaci-monitoringu-molic-ve-skleniku/" target="_blank" >https://zahradaweb.cz/projekt-berabot-prinasi-automatizaci-monitoringu-molic-ve-skleniku/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Projekt BERABOT pro automatizaci monitoringu molic ve skleníku

Popis výsledku v původním jazyce

Moderní forma hydroponického pěstování zeleniny ve skleníku se v současnosti neobejde bez zapojení rozsáhlého spektra pokročilých techno- logií, mezi které patří například počítačem řízené vnitřní klima. Přesto je zde stále vysoká potřeba lidské práce. Tato skutečnost je silným impul- zem pro intenzivnější zapojení inovativních technologií spadajících do oblasti Zemědělství 4.0. V rámci projektu BERABOT je mimo jiné vyvíjen automatický robotický systém pro monitoring a detekci hlavních škůdců rajčat pěstovaných ve skleníku. Na základě pořízených obrazových dat byla vytvořena umělá neuronová síť Faster R-CNN, jejíž algoritmus má 89,79 % (při 0,5 IoU) detekční přesnost v případě dospělců molic zachy- cených na žlutých lepových deskách a pásech. Tento algoritmus bude následně využit při tvorbě komplexního robotického zařízení.

Název v anglickém jazyce

BERABOT project for the automation of whitefly monitoring in the greenhouse

Popis výsledku anglicky

The modern form of hydroponic growing of vegetables in a greenhouse cannot currently be done without the involvement of a wide range of advanced technologies, which include, for example, a computer-controlled indoor climate. Nevertheless, there is still a high need for human labor. This fact is a strong impetus for more intensive involvement of innovative technologies falling within the field of Agriculture 4.0. As part of the BERABOT project, among other things, an automatic robotic system is being developed for monitoring and detecting the main pests of tomatoes grown in the greenhouse. Based on the acquired image data, an artificial neural network Faster R-CNN was created, the algorithm of which has 89.79% (at 0.5 IoU) detection accuracy in the case of whitefly adults caught on yellow glue boards and tapes. This algorithm will subsequently be used in the creation of a complex robotic device.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

40106 - Agronomy, plant breeding and plant protection; (Agricultural biotechnology to be 4.4)

Projekt

<a href="/cs/project/FW01010381" target="_blank" >FW01010381: Inteligentní robotická ochrana zdraví ekosystému hydroponického skleníku</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Zahradnictví

ISSN

1213-7596

e-ISSN

—

Svazek periodika

2022

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

26-29

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—