Искусственный интеллект с каждым днем становится частью жизни. Он все быстрее проникает в наши дома и на рабочие места. Недавние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения сделали жизнь довольно простой.
ИИ сделал возможным автоматизацию и оптимизацию почти во всех областях. ИИ помогает фермерам повысить урожайность, используя модели компьютерного зрения. Сельскохозяйственная машина поможет улучшить урожай фермы.
Итак, как будет выглядеть ферма к 2030 году?
Фермы будут полностью в облаке, подключенном к Интернету. Фермеры управляют фермами из своего офиса со своих смартфонов и систем. Сложные технологии, такие как дроны, роботы, датчики и GPS, — это будущее сельскохозяйственных технологий.
Готовы ли мы удовлетворить потребности растущего населения в продуктах питания?
Сельскохозяйственная машина в паре с искусственным интеллектом помогает решать глобальные продовольственные проблемы. Эти технологии позволяют фермерам повысить урожайность сельскохозяйственных культур и оптимизировать сельскохозяйственные угодья.
В настоящее время внимание всего мира сосредоточено на создании технологий, которые помогают фермерам удваивать и утраивать урожайность. Современный фермер готов к переходу, все, что ему нужно, это модель или сельскохозяйственная машина, которая помогает в сельском хозяйстве.
Создание моделей компьютерного зрения для сельского хозяйства нуждается в помощи искусственного интеллекта и машинного обучения для обучения моделей машин. Производительность сельскохозяйственной машины зависит от данных, используемых для обучения модели.
Промышленные дроны, камеры, закрепленные на фермах, наблюдают за деятельностью на ферме и время от времени снимают фото и видео.
Эти данные используются для обучения сельскохозяйственных машин. Для обучения моделей нужно использовать инструмент аннотации для обнаружения объектов. Каждый инструмент аннотации имеет уникальное использование.
Роль инструмента аннотирования прямоугольников или прямоугольников в создании сельскохозяйственных моделей/машин
Инструмент Ограничивающая рамка или Прямоугольник помогает аннотировать, рисуя рамку на объектах, что позволяет моделистам/разработчикам тренировать свои модели компьютерного зрения. Это заставляет машину понимать структуру и поведение объектов.
Рисование рамки вокруг пропашных культур вокруг полей позволяет обучать модели:
- Создайте алгоритмы для анализа урожайности урожая.
Нарисовав прямоугольник над пропашными культурами, можно научить сельскохозяйственные машины подсчитывать количество культур, посеянных в ряду. С помощью этой машины можно оценить общий урожай, посеянный в хозяйстве, и проанализировать урожайность.
- Обнаружение сельскохозяйственных культур, которые не растут или не плодоносят.
Машины можно научить определять нездоровые культуры или культуры, которые не растут как обычные культуры.
- Управляйте несколькими культурами на фермах или оптимизируйте использование земли для ведения сельского хозяйства.
Аннотирование пропашных культур на ферме с помощью инструмента связанной коробки помогает машине понять динамику фермы. Он предоставляет данные или предлагает фермеру оптимизацию земли, такой как пространство, доступное для посева нескольких культур, и подходящие культуры для посева в этом регионе.
Построение фермерского хозяйства завтрашнего дня возможно с помощью искусственного интеллекта. Компании по всему миру в настоящее время сосредоточены на разработке современных моделей компьютерного зрения. Такие компании, как OCLAVI, помогают вам, предоставляя платформу для аннотирования. OCLAVI улучшает качество модели/машины даже при низком качестве изображений.
Попробуйте ОКЛАВИ
Использованная литература:
