在智能林业中用于数字转型的传感器

科学领域:

• 林业科学 林业科学
• 人工智能的人工智能
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 传感器技术 传感器技术

背景情况:

• 由人工智能 (AI) 驱动的智能林业承诺加强森林管理和减少环境影响.
• 在林业中有效地实施人工智能在很大程度上取决于大量高质量的数据的可用性.
• 具有挑战性的森林环境对传统的数据收集方法构成重大障碍.

研究的目的:

• 突出基于传感器的数据采集在林业数字化转型中的关键作用.
• 强调传感器技术的整合,以实现标准化,高质量的数据生成,这对人工智能至关重要.
• 通过一个人-在-循环方法来探索人类专业知识和数字化转型之间的协同作用.

主要方法:

• 在森林环境中部署自主机器人系统进行数据收集和处理.
• 整合一个通用传感器平台,以促进传感器部署和数据生成.
• 实施一个人为循环的方法,以获得专家指导的数据生成和适应性.

主要成果:

• 自主机器人系统有效地作为森林中的移动数据收集器和处理中心发挥作用.
• 通用传感器平台有助于传感器集成和大量质量数据的生成.
• 数据生成的初始阶段对于成功实现林业数字化转型至关重要.

结论:

• 综合,高质量的数据生成是推动智能林业发展的基石.
• 仔细选择合适的传感器对于人工智能在林业应用的成功至关重要.
• 将人类专业知识与自主系统相结合,提高了智能林业倡议的适应性和有效性.