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32 头牛：19 头猪；1 台 10 英寸福特弗格森拖拉机；1 台 8 英寸福特弗格森拖拉机；1 台 14 英寸福特弗格森 2 博洛姆犁：福特弗格森除草机；福特弗格森平地机；福特弗格森中耕机；福特弗格森收割机；布拉德利粪肥撒播机；布拉德利园艺拖拉机、犁和中耕机：布拉德利侧送耙，使用 1 年；3 辆拖车；Vac-A-Way 种子和谷物清洁器；谷物条播机：谷物投标人：割草机：Case 脱粒机；玉米捆扎机；Apleton 玉米剥壳机；干草装载机；2 辆农用货车；Sears Hammer King 磨坊；圆盘：^pringtooth DRAG；带马达的玉米剥壳机；尖齿拖拉机：圆锯；牲畜饲养机。^ew；国际卡车；自卸刮刀；2 个育雏炉，500 只雏鸡大小：1 个新的炉子天篷；60 加仑大锅和夹套；2 个鱼叉干草叉；1 个抓钩叉：130 英尺新干草绳；110 英尺绳，使用过 3 个 scasan；绊绳；- Vfards CREAhl 分离器，带马达；空气压缩机；手推车草播种机；提琴播种机；2 个柱洞挖掘机；1800 蒲式耳小麦；玉米箱；2000 包小麦秸秆；5 吨打包干草；车间工具和手动工具；其他文章不胜枚举。
职位空缺公告编号 #06-JESO-24
在道路和地面工人领班 A 的总体指导下工作，领班 A 通过一般性地说明要做什么、限制、预期质量和数量、截止日期和任务优先级来提供持续或个人任务。根据口头指示、服务订单、工作订单和批准的程序履行职责。种植、修剪和维护树木和灌木。给花、灌木、草和树木浇水和施肥。修剪灌木丛以控制非生长区域。割草、修剪和耙草地。在裸露的地面上种草或铺草皮以防止侵蚀。根据需要清理沟渠和排水沟以防止洪水。铺设、平整和压实沥青，用于沥青路和停车场的建设和维修。协助高级工匠搅拌、浇注、平整和完成混凝土区域。铺设砾石、珊瑚和沙子，为各种建设、维护和/或维修工作做好准备。将岩石、沙子、砾石、珊瑚、水泥等装上卡车和卸下卡车。粉刷和剥离道路和停车区，以填补和平整受损路面上的洞。安装停车挡块、路障和交通标志。操作手动工具和电动设备，如步行式电动割草机、修边机、除草机、树篱修剪机等。安装和维修不同类型的栅栏和大门以及用于路障的柱子、电缆和管道。安装或更换栅栏上的铁丝网以确保安全。安装各种用于标记军队区域和边界的标志。维护和记录完成指定任务所需的所有类型的手动或电动工具。与客户交谈，接收客户反馈，并继续寻找更好的方法来改善店内对客户的帮助。确保在工作中使用的专用设备在工作结束后返回设备维修店进行适当的维护和维修。清洁和调整所有工具和设备，包括但不限于添加汽油和机油、调整刀片、拧紧螺母和螺栓以及清洁和给割草机和其他大型动力设备上油。继续确定更快、更好、更安全地执行任务所需的新的和更好的设备。执行分配的其他相关或附带职责。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异