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Automatisierte Unterscheidung von Feldarbeit und Straßenfahrt für Landmaschinen mit Hilfe von unüberwachten KI-Methoden

dc.contributor.authorManuel Geil, Jan-Henrik Helmig
dc.date.accessioned2024-04-08T11:56:34Z
dc.date.available2024-04-08T11:56:34Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractManuel Geil, Jan-Henrik Helmig1, Julian Jour1, Bodo Mistele1, Jens Peters1, Katharina Stahl1 und Andreas Wübbeke1 Abstract: Die Dokumentation von Daten in der Agrarwirtschaft erweist sich für Landwirte als zunehmend aufwändige Tätigkeit, welche meist immer noch manuell erfolgt. Ziel unserer Forschungsarbeit ist es, Maschinendaten zu nutzen, um zwischen Feldarbeit und Straßenfahrt automatisch zu klassifizieren. Die Maschinendaten werden als kontinuierlicher Strom vom Maschinenstart bis zum Ausschalten der Maschine übermittelt und können Daten aus unterschiedlichen Tätigkeiten enthalten. Um ein manuelles Labeling als auch Erfassen der Feldgrenzen zu vermeiden, wird ein Ansatz verfolgt, mittels eines dichtebasierten Clustering-Verfahrens die Daten zu klassifizieren. Dieses Verfahren schien aufgrund der Dichte der Datenpunkte auf den Schlägen als vielversprechend. Im weiteren Verlauf konnte die Methode durch das Hinzuziehen der Fahrtgeschwindigkeit und das Bilden konvexer Hüllen weiter verbessert werden.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-738-8
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/43883
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics(LNI) - Proceedings, Volume P - 344
dc.subjectTätigkeitsklassifikation
dc.subjectDokumentation
dc.subjectMaschinendaten
dc.subjectClustering
dc.titleAutomatisierte Unterscheidung von Feldarbeit und Straßenfahrt für Landmaschinen mit Hilfe von unüberwachten KI-Methodende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage262
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage257
gi.conference.date27.-28. Februar 2050
gi.conference.locationStuttgart
gi.conference.reviewfull

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GIL_2024_Geil_257-262.pdf
Größe:
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