Автоматизация сельского хозяйства:
контроль урожая и мониторинг
заболеваний растений

Главная
»
Кейсы
»
Автоматизация сельского хозяйства: распознавание урожая

О решении

Система машинного зрения определяет состояние сельскохозяйственных культур и позволяет проводить мониторинг заболеваний растений.

Беспилотники выполняют облеты плантаций по заданным маршрутам и проводят съемку.

Полученные изображения обрабатываются алгоритмами машинного обучения, которые позволяют:

распознавать плоды,
определять их степень спелости,
выявлять признаки повреждений,
работать как программа для распознавания заболеваний растений, проводить диагностику сельскохозяйственных культур,
подсчитывать количество и формировать отчеты.

Задачи проекта

автоматизировать мониторинг состояния культур;
снизить человеческий фактор в оценке урожая;
сократить потери за счет раннего обнаружения болезней и неблагоприятных факторов;
предоставить аграриям точные данные для прогнозирования урожайности.

Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense

Возможности системы
машинного зрения

Формирование детализированных статистических отчетов в режиме реального времени
Подсчет последствий неблагоприятных погодных условий для планирования агротехнических мероприятий
Распознавание болезней на ранних стадиях, что позволяет сократить потери урожая
Адаптация алгоритмов для выявления распространения вредителей по данным аэрофотосъемки
Удаленный контроль здоровья культур, что ускоряет реагирование на изменения условий созревания

Преимущества внедрения ML Sense

Увеличение урожайности за счет своевременной диагностики
Снижение затрат на ручной мониторинг и инспекцию
Возможность масштабирования на разные типы культур и регионы
Повышение точности прогнозирования урожайности и планирования логистики.
Ускорение принятия решений: данные доступны в режиме реального времени через веб-интерфейс или мобильное приложение.
Повышение доверия инвесторов и партнеров за счет прозрачности и инновационного подхода.

Какие еще задачи можно решать
с помощью ML Sense

Оценка размера и массы плодов

На основе анализа формы и объема, что помогает прогнозировать вес урожая.
Определение влажности почвы и состояния растений

По косвенным визуальным признакам
Определение стадии созревания

С разбивкой по зонам поля — чтобы планировать выборочный сбор урожая.
Выявление механических повреждений

Трещины, вмятины, следы града и пр.
Формирование карт урожайности

В зависимости от количества, размера плодов, признаков болезней.
Распознавание сорняков

И построение карт их распространения

Запросить демонстрацию работы

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

Оставить заявку

Автоматизация сельского хозяйства:контроль урожая и мониторинг заболеваний растений