Я даю Согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. В случае отказа от обработки cookie я проинформирован о необходимости прекратить использование Сайта или отключить файлы cookie в настройках браузера.
КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ML SENSE
Автоматизация сельского хозяйства:
контроль урожая и мониторинг
заболеваний растений
контроль урожая и мониторинг
заболеваний растений
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:
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
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму,
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Возможности системы
машинного зрения
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
с помощью ML Sense
- Оценка размера и массы плодовНа основе анализа формы и объема, что помогает прогнозировать вес урожая.
- Определение влажности почвы и состояния растенийПо косвенным визуальным признакам
- Определение стадии созреванияС разбивкой по зонам поля — чтобы планировать выборочный сбор урожая.
- Выявление механических поврежденийТрещины, вмятины, следы града и пр.
- Формирование карт урожайностиВ зависимости от количества, размера плодов, признаков болезней.
- Распознавание сорняковИ построение карт их распространения
Запросить демонстрацию работы
Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 1 часа в рабочее время.
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!