Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 11
 İndirme 8
Smart Formland For Crop Prevention and Animal Intrusion Detection
2021
Dergi:  
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry
Yazar:  
Özet:

      In This World, Human Beings Cannot Live Without Food. The Foods Are Most Important Things And Are Comes From The Agriculture Land, Such As (Fruits, Vegetables, Etc…). Developing A System Is Necessary For Better Farming And Crop Cultivation. A System Is To Be Proposed Which Will Protect The Farmland From The Animals. The Animals Are A Special Challenge For Farmers Throughout The World. Animals Such As Deer, Wildboars, Cows, Elephant, And Many Others May Cause Serious To Crops.They Can Damage The Plants By Feeding On Plant Parts Or Simply By Running Over The Field And Trampling Over The Crops.The Modern Form Technology, Which Works On Neural Training, Based Computer Vision Algorithm To Recognize The Type Of Animal Using A Camera.These Solution Involve The Use Of Camera To Detect The Real-Time Animal Intrusion And Activate The Repellent To Protect From The Animals.If Any Animals Are Trying To Entire, The Form Field A Text Message Is Sent To The Farmer’s Mobile And Alarm /Buzzer Is Ranged To Indicate The Entry Of Animal In The Form Field. This Research Offers Harmless And User-Friendly Farm Field For Better Agriculture.

Anahtar Kelimeler:

0
2021
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.267
Atıf : 1.143
2023 Impact/Etki : 0.002
Turkish Online Journal of Qualitative Inquiry