Agriculture has always remained an integral part of the world. As the human population keeps on rising, the demand for food also increases, and so is the dependency on the agriculture industry. But in today's scenario, because of low yield, less rainfall, etc., a dearth of manpower is created in this agricultural sector, and people are moving to live in the cities, and villages are becoming more and more urbanized. On the other hand, the field of robotics has seen tremendous development in the past few years. The concepts like Deep Learning (DL), Artificial Intelligence (AI), and Machine Learning (ML) are being incorporated with robotics to create autonomous systems for various sectors like automotive, agriculture, assembly line management, etc. Deploying such autonomous systems in the agricultural sector help in many aspects like reducing manpower, better yield, and nutritional quality of crops. So, in this paper, the system design of an autonomous agricultural robot which primarily focuses on weed detection is described. A modified deep-learning model for the purpose of weed detection is also proposed. The primary objective of this robot is the detection of weed on a real-time basis without any human involvement, but it can also be extended to design robots in various other applications involved in farming like weed removal, plowing, harvesting, etc., in turn making the farming industry more efficient. Source code and other details can be found at https://github.com/Dhruv2012/Autonomous-Farm-Robot

Bản dịch tiếng Việt:

Nông nghiệp luôn là một phần không thể thiếu của thế giới. Khi dân số loài người không ngừng tăng lên, nhu cầu về lương thực cũng tăng lên và sự phụ thuộc vào ngành nông nghiệp cũng tăng theo. Nhưng trong kịch bản ngày nay, do năng suất thấp, lượng mưa ít, v.v., nên thiếu nhân lực trong lĩnh vực nông nghiệp này và người dân chuyển đến sống ở các thành phố và làng mạc ngày càng bị đô thị hóa. Mặt khác, lĩnh vực robot đã có sự phát triển vượt bậc trong vài năm qua. Các khái niệm như Deep Learning (DL), Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) đang được kết hợp với robot để tạo ra các hệ thống tự trị cho các lĩnh vực khác nhau như ô tô, nông nghiệp, quản lý dây chuyền lắp ráp, v.v. Việc triển khai các hệ thống tự trị như vậy trong lĩnh vực nông nghiệp giúp ích về nhiều mặt như giảm nhân lực, năng suất tốt hơn và chất lượng dinh dưỡng của cây trồng. Vì vậy, trong bài báo này, thiết kế hệ thống của robot nông nghiệp tự động chủ yếu tập trung vào phát hiện cỏ dại sẽ được mô tả. Một mô hình học sâu được sửa đổi nhằm mục đích phát hiện cỏ dại cũng được đề xuất. Mục tiêu chính của robot này là phát hiện cỏ dại trên cơ sở thời gian thực mà không có sự tham gia của con người, nhưng nó cũng có thể được mở rộng để thiết kế robot trong nhiều ứng dụng khác liên quan đến nông nghiệp như loại bỏ cỏ dại, cày xới, thu hoạch, v.v., từ đó làm cho ngành nông nghiệp hiệu quả hơn. Mã nguồn và các chi tiết khác có thể được tìm thấy tại https://github.com/Dhruv2012/Autonomous-Farm-Robot

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.