Postelectrotermes militaris に関する報道

この研究では、茶園でのシロアリ検出のために IoT 音響モニタリングと深層学習を組み合わせ、2,000 個の 10 秒音声サンプル (半分は健全/損傷) を使用してモデルをトレーニングする非侵襲的な方法を提案しています。これまでの手動検査に依存していたものと比較して、この方法は初めて音響と地理座標に基づいた自動深刻度評価を実現し、農業害虫モニタリングのための低コストのエンドツーエンドのソリューションを提供します。