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Entwicklung einer flexiblen Sensorapplikation zur Erzeugung von validen Daten für KI-Algorithmen in landwirtschaftlichen Feldversuchen

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dc.contributor.authorKoenig, Daniel
dc.contributor.authorIgelbrink, Matthias
dc.contributor.authorScholz, Christian
dc.contributor.authorLinz, Andreas
dc.contributor.authorRuckelshausen, Arno
dc.contributor.editorGandorfer, Markus
dc.contributor.editorHoffmann, Christa
dc.contributor.editorEl Benni, Nadja
dc.contributor.editorCockburn, Marianne
dc.contributor.editorAnken, Thomas
dc.contributor.editorFloto, Helga
dc.date.accessioned2022-02-24T13:34:42Z
dc.date.available2022-02-24T13:34:42Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractKünstliche Intelligenz nimmt eine zunehmend bedeutende Rolle in der digitalen Transformation der Landwirtschaft ein. Der Nutzen wird maßgeblich durch die Integration in die einzelnen Prozesse bestimmt. Damit KI-Module anwendungsbezogen entwickelt und eingesetzt werden können, ist die Erfassung valider Sensordaten im Feld notwendig. Diese bilden die Basis für das Trainieren und Anwenden von KI-Netzen. Durch den Einsatz kostengünstiger Standard-Sensorik kann in Kombination mit künstlicher Intelligenz ein Mehrwert in Bezug auf die Qualität der Datenverarbeitung erzielt werden. Aus der Notwendigkeit heraus, valide Sensordaten bereitzustellen, wurde eine flexible Sensorapplikation entwickelt, die durch entsprechende Systemtechnik und typische kostengünstige Sensorik (RGB-Kamera, 3D-Stereokamerasystem, RTK-GPS) valide Daten unter Feldbedingungen aufnehmen kann. Diese Daten können einer KI zur Verfügung gestellt werden. Durch diese Sensorauswahl kann auf eine Vielzahl von Anwendungen im Feld eingegangen werden („70%-Setup“). Zudem wurde das System in eine Simulationsumgebung implementiert, um vorab z. B. Anbaupositionen von Sensoren etc. zu überprüfen. Für die Erzeugung von validen Sensordaten wurden als erste Praxisbeispiele zwei unterschiedliche Feldanwendungen betrachtet und hierfür geeignete Feldversuche durchgeführt.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-711-1
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38390
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-317
dc.subjectSensormodul
dc.subjectSensordatenaufnahme
dc.subjectlandwirtschaftliche Feldversuche
dc.subjectkünstliche Intelligenz
dc.titleEntwicklung einer flexiblen Sensorapplikation zur Erzeugung von validen Daten für KI-Algorithmen in landwirtschaftlichen Feldversuchende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage170
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage165
gi.conference.date21.-22. Februar 2022
gi.conference.locationTänikon, Online

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P317 - 42. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft