Інтелектуальний моніторинг урожайності лимонів
Вступ
Оскільки попит на свіжі продукти продовжує зростати, методи прогнозування врожайності фруктів стають дедалі ефективнішими та надійнішими. Крім підвищення продуктивності та оптимізації комерційних і операційних рішень, фермери тепер можуть точно і швидко виявляти і підраховувати фрукти.
Нові технології з інтелектуальними системами, перетворюють сільське господарство і допомагають фермерам досягти стійкого економічного зростання.
Оцінка врожайності є найважливішим компонентом розумного сільського господарства, оскільки вона дає змогу фермерам ухвалювати обґрунтовані рішення щодо збирання врожаю, маркетингу та іншої сільськогосподарської діяльності. Традиційні процеси оцінки врожайності вручну були складні через неточні результати, трудомісткі та тривалі процедури. Щоб подолати ці проблеми, було розроблено систему прогнозування врожайності фруктів на основі штучного інтелекту. Вона допомагає надавати точні та ефективні оцінки врожайності для прийняття подальших рішень фермерами.
Системні вимоги
Щоб надати фермерам точні, надійні та ефективні оцінки врожайності, система поєднує гіперспектральні зображення з алгоритмами глибокого навчання, семантичною сегментацією та штучним інтелектом.
Подолання проблем, пов'язаних з урожайністю фруктів, має вирішальне значення для успіху системи. Ці проблеми включають вибірку, збір, анотування та доповнення даних. Для досягнення точних результатів система має містити сенсорну систему, здатну захоплювати сфокусовані зображення.
Опис системи
Інтелектуальна оцінка врожайності фруктів спирається на сенсорну систему для захоплення сфокусованих зображень у полі та використання спектральної візуалізації для отримання додаткової інформації про спектральні деталі. Для профілювання плодів лимона SKY-640v2 використовується для навчання моделі штучного інтелекту. Результати висновку про стан лимонів відправляються назад у хмарну систему за допомогою MIC-710AIX, оснащеного моделлю штучного інтелекту. На периферії MIC-710AIX вимірює ріст, зрілість і здоров'я кожного плоду, а модель штучного інтелекту на сервері аналізує дані для прогнозування врожайності дерева. Цю систему легко впровадити і вона пропонує фермерам значні переваги.
Реалізація проєкта
Впровадження системи прогнозування врожайності з використанням штучного інтелекту приносить численні переваги. Оптимізуючи операційні, логістичні та комерційні рішення, система гарантує наявність свіжих продуктів високої якості в потрібний час. Завдяки точній оцінці врожайності фермери можуть більш ефективно планувати свої стратегії збору врожаю і збуту, що призводить до підвищення продуктивності. Система також надає фермерам точний аналіз даних, надаючи їм інформацію, необхідну для прийняття обґрунтованих рішень щодо своїх ресурсів. Оптимізуючи ланцюжок поставок, система створює більш ефективний і економічно вигідний процес управління фруктами.
Чому рішення Advantech?
Розробка системи прогнозування врожайності фруктів з використанням штучного інтелекту є важливим досягненням у галузі розумного землеробства та сільського господарства. Воно пропонує безліч переваг для фермерів і всього ланцюжка поставок фруктів. Оптимізуючи операційні, логістичні та комерційні рішення, система гарантує своєчасну доставку свіжих продуктів найвищої якості.
Впровадження системи штучного інтелекту призводить до значного збільшення продуктивності завдяки точності даних і можливостям аналізу. Крім того, фермери можуть отримати корисну інформацію та інструменти на початку сезону, які допоможуть їм оптимізувати врожайність, продажі та операції, що призведе до збільшення прибутковості. Завдяки технології прогнозування врожайності та аналітичним інструментам, що надаються системою, клієнти можуть планувати, управляти й оптимізувати свої рішення на кілька місяців уперед, що дає їм змогу робити більш обґрунтований і ефективний вибір.