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机器视觉应用于降低农作物减产的案例

发布时间: 2019-05-16发布者: 浏览量: 925

 农作物的损失对农民来说是毁灭性的。随着生态波动性的增加,这也是生活中的事实。

   但是,许多被统称为“精准农业”或“农业智能”的新技术可以提供帮助。一家名为Taranis的企业刚刚推出了一种新颖的杂草识别系统,该系统结合了计算机视觉,卫星和无人机图像以及人工智能,能够实时告诉农民哪些杂草正在袭击他们的作物,好让农民有能够及时进行处理。

   全球农作物减产问题的范围令人震惊。在全球范围内,农民每年因农作物减产损失约7500亿美金。大约三分之一种植的粮食损失。

   几十年来,解决办法一直是大量使用除草剂。但是这里有超过8000种杂草。农民们通常别无选择,只能使用大剂量的除草剂,而不是针对一个有害的物种。因此,仅在美国,除草剂和杀虫剂抗药性目前每年就要花费100亿美金。


   像Taranis这样的企业正在利用计算机视觉,机器学习和商用无人机技术的进步,他们正在提出新的解决方案来提供帮助。

“Taranis企业的首席实行官兼联合创始人Ofir Schlam说:“大家的团队由120名专业农学家组成,他们不断地训练大家的人工智能数据集,现在Taranis拥有最全面的杂草识别系统。”“大家正在让农民比以往任何时候都更容易识别出数千种杂草,从而进一步推进大家的使命,使服务提供者、土地管理者和生产者能够先发制人地抗击杂草、昆虫、疾病等造成的作物产量损失。”

   Taranis的平台从卫星、飞机和无人机上收集的图像开始,提供三种不同的分辨率尺度来挖掘数据。该组合结合了田间图像,并使用人工智能深度学习技术来识别作物健康问题。

   随着农业领域被自动化和物联网(IoT)改造,农民变得越来越精通技术,他们得到的读数提醒他们注意作物健康。该企业的计算机视觉算法可以识别领域中的模式,从而推断疾病的存在,并识别特定的杂草品种。

   在2000万美金的B轮融资之后,Taranis机器视觉技术推出了新的杂草识别功能。。 Taranis总部位于以色列,迄今已拥有超过3000万美金的资金。到目前为止,该企业一直专注于大宗商品作物,如玉米,棉花,甘蔗,大豆,小麦,马铃薯,占全球作物产量的70%。

文章来源:机器视觉网,澳门威斯官网平台整理发布

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