The population explosion of the 21st century has adversely affected the natural resources with restricted availability of cultivable land, increased average temperatures due to global warming, and carbon footprint resulting in a drastic increase in floods as well as droughts thus making food security significant anxiety for most countries. The traditional methods were no longer sufficient which paved the way for technological ascents such as a substantial rise in Artificial Intelligence (AI), Internet of Things (IoT), as well as Robotics that provides high productivity, functional efficiency, flexibility, cost-effectiveness in the domain of agriculture. AI, IoT, and Robotics-based devices and methods have produced new paradigms and opportunities in agriculture. AI's existing approaches are soil management, crop diseases identification, weed identification, and management in collaboration with IoT devices. IoT has utilized automatic agricultural operations and real-time monitoring with few personnel employed in real-time. The major existing applications of agricultural robotics are for the function of soil preparation, planting, monitoring, harvesting, and storage. In this paper, researchers have explored a comprehensive overview of recent implementation, scopes, opportunities, challenges, limitations, and future research instructions of AI, IoT, and Robotics based methodology in the agriculture sector.


翻译:21世纪的人口爆炸对自然资源产生了不利影响,因为耕地供应有限,全球升温导致平均气温上升,以及碳足迹导致洪水和干旱急剧增加,使大多数国家的粮食安全成为重大焦虑;传统方法已经不足以为技术增殖铺平道路,例如人工智能(AI)、物联网(IoT)以及提供农业领域高生产力、功能效率、灵活性、成本效益的机器人的大幅提高;AI、IoT和机器人用装置和方法产生了新的农业范式和机会;AI的现有方法包括土壤管理、作物疾病识别、杂草识别和与IoT装置合作管理。 IoT利用自动农业作业和实时监测,而实时雇用的人员很少。农业机器人的主要现有应用是土壤准备、种植、监测、收获和储存功能。在这份文件中,研究人员探讨了对最近执行、范围、机会、挑战、限制和未来农业研究指示的全面概述。AI、IOT、AI、IT、AI、ITO、AI、ITO、AI、AI、ITO、AI、AI、ITO、IAT系统、以及未来研究方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2021年7月18日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员