Tomato ripe detection

10+ felhasználói eset ahol a mesterséges intelligencia és a gépi látás hatékonyan használható a nagyobb hozam eléréséért

10+ felhasználói eset ahol a mesterséges intelligencia és a gépi látás hatékonyan használható a nagyobb hozam eléréséért

Nagy szükség van a terméshozam javítására, és a mesterséges intelligencia ezt gyorsan és hatékonyan teszi, nem csak a laboratóriumokban, hanem valós mezőgazdasági üzemekben is!

Remek példákat gyűjtöttünk össze arra vonatkozóan, hogy az intelligens algoritmusok hogyan segítik a növénytermesztést és növelik a termelők hatékonyságát a szezon folyamán, az ültetés megkezdése előtti időszaktól, a betakarítás utánig. Az összes felsorolt felhasználási esetben vizuális adatokra (lehetőleg drónfotókból) és betanított mesterséges intelligencia modellekre van szükség a problémák megoldásához. Dióhéjban: a drónok által szolgáltatott vizuális adatok a művelet „szemei”, a mesterséges és a gépi tanulási intelligencia pedig az „agy”. Ezek együtt változtatják meg az agráripart, termelékenyebbé és hatékonyabbá téve azt.

Ez a cikk a mesterséges intelligencia alkalmazását fedi le olyan növényeknél és zöldségeknél, mint a gabonafélék, kukorica, szója, búza, cukorrépa és még sok más, de gyümölcsösök, beltéri gazdaságok és az állattenyésztés speciális felhasználási eseteinél is hasznos lehet.

Az AI segítségével mindaz, ami a táblán látható a szezon során, mérhető, becsülhető és javítható.

Mezőgazdasági ciklus

Agriculture cycle

Terméstervezés

1- Öntözés és domborzati elemzés.

Ezeket a részleteket legtöbbször nem lehet pontosan meghatározni emberi szemmel vagy műholdképekkel. A drónképek és a mesterséges intelligencia értékes betekintést enged a gazdáknak, még az első növények megjelenése előtt. A tábla sajátosságainak ismerete segít számos döntés meghozatalában a vetéssel, öntözéssel, bevitellel, stb kapcsolatban.

Definition of production zones

Ültetés

2 – Tőszámlálás és hozambecslés.

Tudd meg a növények pontos számát egy adott területen, és ha az norma vagy a várt eredmények alatt van, tegyél határozott lépéseket. Értékeld a vetőmag minőségét (csírázási arány), döntsd el, hogy újra kell-e ültetni vagy sem, mérd fel a termést, és jelöld ki a potenciális termésveszteség zónáit.

3 – Növénysűrűség.

Mivel mind a magas, mind az alacsony vetéssűrűség csökkenti a termést és az összbevételt, kulcsfontosságú, hogy a lehető leghamarabb megismerjük a tábla helyzetét. A termelők tudják, hogy minden növénynek van egy sűrűsége, amely maximalizálja a terméshozamot. Kezdj erősen!

Precise plant standcount

Termésfigyelés

4 –Vágási dátum/virágzási szakasz észlelése.

Egyes növények és gyümölcsfák pontos vegyszeres ritkítása megköveteli a virágzás intenzitásának becslését és a virágzási csúcsidőpont meghatározását. A drónadatok segítségével az AI számszerűsíti a virágok méretét és számát a műtrágyabevitelhez.

5 – Gyomfelismerés.

A nem megfelelően kezelt gyomnövények akár 100%-os termésveszteséget is eredményezhetnek. A látásfeldolgozás és a gépi tanulási technológia révén a mai mesterséges intelligencia által vezérelt berendezések 80-90%-kal csökkenthetik a gyomirtó szerek felhasználását. Az AI nagy pontossággal képes megkülönböztetni és osztályozni a gyomnövényeket az informált döntések támogatása érdekében.

Weed detection in sunflower

6 – Betegség felismerés.

A kártevők és betegségek évente mintegy 50% terméskiesést okoznak. Az AI technológia segít a növénybetegségek diagnosztizálásában, osztályozásában és jelentősen csökkenti a felhasznált vegyszerek mennyiségét.

7 – Rovarkárok.

Emberileg lehetetlen a rovarkategóriák és a rovarok növekedési periódusának megkülönböztetése rovartani ismeretek nélkül. Az AI számítógépes látás lehetővé teszi a rovarok felismerését és osztályozását. Gyorsan meg tudja határozni egy összetett háttérben elhelyezkedő rovar információit, pontosan megkülönbözteti a hasonló rovarfajokat, és hatékonyan azonosítja ugyanazon rovarfaj különböző fenotípusait azok különböző növekedési periódusaiban. Ez az információ segít csökkenteni az alkalmazott rovarirtó szerek mennyiségét, és intelligens módon felvenni a harcot a kártevőkkel szemben.

8 – Nitrogén analízis.

Ennek a makrotápanyagnak a hiánya közvetlenül befolyásolja a növények egészségét és a terméshozamot. Ha azonban a talajrendszerbe jutó nitrogén meghaladja a növény igényeit, túlzott mennyiségű nitrát kerül a talajvízbe vagy a felszíni vizekbe, ami jelentős környezeti károkat okoz. A multispektrális drónkamerával és az intelligens, betanított algoritmussal lehetőség nyílik arra, hogy tájékozott maradhass, és támogasd a döntéshozatalt a műtrágya mennyiségével és időzítésével kapcsolatban.

9 –Termésfigyelés és növénystressz-elemzés.

Jelentős időt és emberi erőfeszítést igényel az egészséges levélszín, a növények-növekedés és a folyamatosan változó környezeti változók nyomon követése a szezon folyamán. Az AI gépi látása hatékony alternatívát kínál a növekedési szakasz monitorozására, mivel költsége alacsony (a manuális megfigyelésekbe fektetett munkaórákhoz képest), és minimális emberi beavatkozást igényel, ami kevesebb költséges hibát és jobb hozamot eredményez.

10 – Speciális feladatok és minőségellenőrzés.

Példaként – a kukorica vetőmagtermesztésében a címerezés során megmaradt címerek felismerése. Minden címer, amelyet nem távolít el a gép, nem kívánt beporzáshoz és a kukoricamagok genetikai tisztaságának csökkenéséhez vezet. A mesterséges intelligencia már 3 cm-es mérettől képes felismerni a megmaradt címereket, mielőtt azok elkezdenék a beporzást, és így segít megmenteni a teljes tábla hozamát.

Szüret & Utószüret  

11 – Növényméret betakarítási készenléthez.   

A gyakorlatban a termésnövekedési szakaszt továbbra is elsősorban szemrevételezéssel figyelik, ami munka- és időigényes, szubjektív és meglehetős teret enged a hibáknak. Az AI számítógépes látás alkalmazása precíz, olcsóbb alternatívát kínál a kézi megfigyelésekkel szemben. Mostantól könnyebb megtervezni a munkaerőigényt, megjósolni a legjobb betakarítási napot, és akár finomítani is lehet a bevételi előrejelzéseket.  

Tomato ripe check

12 – A fennmaradó növények mérete száma.

Ne hagyj hátra bevételt. Ez a második ellenőrzés és intelligens modell segít azonosítani a megmaradt növények számát és méretét. Végül, de nem utolsósorban – a növényi maradványok számszerűsítésére vonatkozó betekintés segít a további talajkezelési stratégiák kidolgozásában (mint például a takarásban vagy a közvetlen talajművelésben).

Összegzés

A mesterséges intelligencia azonnali betekintést nyújthat a termelőknek a szántóföldjükről, és segít azonosítani azokat a területeket, ahol műtrágyázásra, öntözésre vagy növényvédőszeres kezelésre van szükségük. Az AI technológia az időben történő intézkedésekkel kombinálva lehetővé teszi a termelők számára, hogy csökkentsék a felhasznált műtrágya mennyiségét, hozzájáruljanak az élelmiszertermelés növeléséhez, miközben minimalizálják az erőforrásokat, növelik a hozamot és a profitot, valamint megkönnyítik saját életüket a jelenlegi munkaerőhiányoshelyzetben. Az értékes információk birtokában a termelők jobb döntéseket hozhatnak, újrakalibrálhatják jövőbeli telepítési stratégiájukat, és végül, magabiztosabban termelhetnek többet.

AI use cases in Agroindustry