Пример внедрения ML Sense: Автоматизация сельского хозяйства: распознавание урожая

Оставьте заявку, и менеджер перезвонит вам в течение 15 минут в рабочее время.

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и подтверждаю, что ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.

Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования cookie

КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ML SENSE

Автоматизация сельского хозяйства: распознавание урожая

Главная
»
Кейсы
»
Автоматизация сельского хозяйства: распознавание урожая

О проекте

Определения состояния сельскохозяйственных культур с помощью машинного зрения. Беспилотники облетают плантации по заданным маршрутам и проводят съемку.

Алгоритм распознает плоды, определяет их спелость и подсчитывает количество.

Задачи проекта

Стартап в области сельского хозяйства. Алгоритм машинного зрения детектирует спелость культуры, определяет наличие повреждений от болезней и ведет подсчет плодов.

Заполните форму,
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense

Отправляя форму вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности ООО Норд Клан

Возможности:

Сформировать более точные статистические отчеты;
Подсчитывать последствия неблагоприятных погодных условий
Распознавать болезни культур на ранних стадиях и сократить потери урожая

Возможна адаптация алгоритма для определения распространения вредителей по данным аэрофотосъемки. Инновация в сельском хозяйстве с технологией детектирования позволяет удаленно определять показатели здоровья культур и ускорять реагирование на изменение условий созревания.

Запросить демонстрацию работы

Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 1 часа в рабочее время.

Оставить заявку