Розробка систем збирання врожаю штучним інтелектом із анотаціями зображень

Сільськогосподарська робототехніка – це галузь, яка швидко розвивається. Цифрове сільське господарство поєднує цифрові технології, такі як анотації зображень, датчики та програмне забезпечення. Це допомагає підвищити ефективність, стійкість і прибутковість.

Цифрова революція приносить нову еру. Цифрове сільське господарство змінює спосіб, у який ми вирощуємо їжу та керуємо навколишнім середовищем. Наприклад, фермери можуть вирішувати, коли збирати врожай, використовуючи інтегровані технології, керовані даними.

Сільськогосподарська робототехніка використовує штучний інтелект і комп’ютерне зір для завершення збирання врожаю. Фермери в усьому світі підвищують урожайність, зменшують витрати на робочу силу, підвищують ефективність і зменшують вплив на навколишнє середовище.

Трактори зрізають такі культури, як пшениця чи кукурудза. Потім приходять робітники з ножицями та інструментами, щоб збирати рослини. Процес трудомісткий.

На противагу цьому роботизоване збирання врожаю використовує автономних роботів, оснащених камерами. Вони визначають, які рослини збирати, залежно від розміру, забарвлення або обох. В результаті фермери економлять гроші, зменшують викиди вуглекислого газу та підвищують ефективність. Крім того, всю цю роботу потрібно виконувати меншій кількості людей.

Що таке AI збирання врожаю?

Штучний інтелект (AI) оптимізує традиційні методи ведення сільського господарства, такі як зрошення. Він також покращує сучасні, такі як супутникові зображення для точного посіву.

Нижче наведено кілька прикладів технологій, які використовуються з цим підходом.

• Інтелектуальний аналіз даних витягує шаблони з великих наборів даних, щоб передбачити майбутні врожаї.
• Розпізнавання образів знаходить подібність між різними наборами даних. Наприклад, він знаходить схожі моделі рослинності на супутникових знімках.
• Машинне навчання використовує дані минулого досвіду для прогнозування майбутніх результатів. Наприклад, він знає, скільки добрив потребує певна культура.
• Анотації зображень для робототехніки позначають зображення та дані для навчання систем ШІ.

Коли компанії збирають цю інформацію, вони аналізують її за допомогою алгоритмів штучного інтелекту (AI). Потім ви можете розгорнути їх у механізмах прийняття рішень за допомогою рішення для збирання врожаю AI.

У той же час фермери економлять час і гроші на витратах ручної праці, таких як збирання врожаю. Залежно від місця проживання фермерам може знадобитися персонал до семи місяців на рік.

Розробка ефективних систем збирання врожаю AI

Збирання врожаю - справа трудомістка і трудомістка. Використання ШІ може зменшити втрати, витрати, вплив на навколишнє середовище та харчові відходи. Машини, розроблені на основі ШІ, вже скоротили час збору врожаю до 80%.

Збирання врожаю вручну є небезпечним для фермерів, коли машини недоступні або не працюють. До 250 аварій з тракторами закінчуються смертю або тяжкими травмами.

Рівень травматизму може зменшитися за допомогою кращих можливостей прийняття рішень, таких як технологія GPS. Потім вони могли діяти в зонах, де можуть виникнути небезпеки, і уникати перешкод.

Зменшення втрат врожаю на рівні поля

Популярним стає високошвидкісне точне землеробство. Це знижує трудовитрати і підвищує продуктивність. Збирання врожаю штучним інтелектом забезпечує автоматичний вибір культур і точний контроль глибини посіву.

Удосконалення технології автономних транспортних засобів сприяє зростанню сільськогосподарської роботизації. Робототехніка дозволяє людям переміщатися по пересіченій місцевості, як-от скелі або нерівна поверхня. Цю роботу фізичні працівники не змогли б виконати.

Польова робототехніка та застосування в сільському господарстві

Польова робототехніка – це її застосування для сільськогосподарських завдань. Сільськогосподарські роботи покращують урожайність і якість, обробку врожаю після збору врожаю, зрошення та внесення добрив. Застосування польової робототехніки також збільшується в харчовій промисловості, тваринництві та аквакультурі.

Роль анотації зображень у збиранні врожаю штучним інтелектом

Позначення анотацій зображень підвищує ефективність і точність процесу. Він визначає релевантні особливості рослин, фруктів, овочів і бур’янів на зображенні. Без анотації даних не було б алгоритму, який би знав, що шукати в культурі.

Дані міток для анотацій зображень і відео , щоб зробити їх машиночитаними. Таке маркування дозволяє використовувати більш ефективні методи збору врожаю та менше робочих рук. Дуже важливі етикетки високої якості. Вони гарантують точність даних ШІ.

Анотація зображення для машинного навчання надає інструкції для тренування певного завдання. Наприклад, скажімо, ви хочете зібрати дані про рівні вологості ґрунту на своєму полі.

Ви можете збирати цю інформацію за допомогою пристрою на основі штучного інтелекту. Або ви можете використати анотацію до зображень дрона чи супутникові зображення. Але ці дані будуть безглуздими, якщо ви не знаєте, що означають різні рівні вологості. Таким чином, вам потрібно анотувати цю інформацію метаданими. Тоді ви зможете визначити, що означають ці рівні та чи корисні вони для наших культур.

Анотація даних для збирання врожаю AI

Сільськогосподарська робототехніка має багато можливостей для допомоги фермерам та їхнім урожаям. Цифрова революція в сільському господарстві змінює спосіб ведення бізнесу людьми. Звідси він лише продовжуватиме рости. Щоб штучний інтелект приносив користь фермерам, їм потрібен не один продукт. Їм також потрібні добре навчені набори даних.