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1. (WO2018222875) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE GESTION D'IRRIGATION FAISANT APPEL À DES FLUX DE TRAVAUX D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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N° de publication : WO/2018/222875 N° de la demande internationale : PCT/US2018/035400
Date de publication : 06.12.2018 Date de dépôt international : 31.05.2018
CIB :
A01C 23/04 (2006.01) ,A01G 25/02 (2006.01) ,B05B 3/12 (2006.01) ,E01F 15/04 (2006.01) ,E02D 27/42 (2006.01) ,E04H 12/08 (2006.01)
[IPC code unknown for A01C 23/04][IPC code unknown for A01G 25/02][IPC code unknown for B05B 3/12][IPC code unknown for E01F 15/04][IPC code unknown for E02D 27/42][IPC code unknown for E04H 12/08]
Déposants :
VALMONT INDUSTRIES, INC. [US/US]; One Valmont Plaza Omaha, NE 68154, US
Inventeurs :
LARUE, Jacob L.; US
Mandataire :
MILLIGAN, David H.; US
Données relatives à la priorité :
62/513,47901.06.2017US
Titre (EN) SYSTEM AND METHOD FOR IRRIGATION MANAGEMENT USING MACHINE LEARNING WORKFLOWS
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE GESTION D'IRRIGATION FAISANT APPEL À DES FLUX DE TRAVAUX D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé :
(EN) The present invention provides a system and method which includes a machine learning module which analyzes data collected from one or more sources such as UAVs, satellites, span mounted crop sensors, direct soil sensors and climate sensors. According to a further preferred embodiment, the machine learning module preferably creates sets of field objects from within a given field and uses the received data to create a predictive model for each defined field object based on detected characteristics from each field object within the field.
(FR) La présente invention concerne un système et un procédé qui incluent un module d'apprentissage automatique qui analyse des données recueillies auprès d'une ou plusieurs sources telles que des drones, des satellites, des capteurs de culture montés à intervalles, des capteurs directs de sol et des capteurs météorologiques. Selon un autre mode de réalisation préféré, le module d'apprentissage automatique crée de préférence des ensembles d'objets de champ depuis l'intérieur d'un champ donné et utilise les données reçues pour créer un modèle prédictif pour chaque objet de champ défini sur la base des caractéristiques détectées auprès de chaque objet de champ à l'intérieur du champ.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)