농업
AI를 사용하여 수확량 극대화 및 해충 예방을 위한 질병의 초기 징후 발견
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농업
농업 산업의 컴퓨터 비전은 도약과 경계를 이루었지만 가공 공장에 국한되는 경향이 있습니다. Datature 재배자가 수확량 극대화 및 해충 예방을 위해 질병의 초기 징후를 발견하고 제초 및 따기와 같은 수동 작업을 자동화할 수 있도록 하여 현장으로 가져갑니다.
작물 질병 감지
기계 학습 알고리즘을 활용하여 거대한 규모의 이미지를 기반으로 작물의 질병을 감지하고 작물 수확량 내 손실을 방지합니다.
자르기 등급 지정
이미지 처리 기술을 사용하여 과일 등급 솔루션을 제공하고 검사 및 분류 프로세스의 번거로운 특성과 불일치를 해결합니다.
수명 축적 모니터링
기계 학습 모델은 병든 동물을 감지하고 가축의 건강을 예측할 수 있으며 조기에 적시에 의료 서비스를 제공 할 수 있습니다.
토지 관리
기계 학습을 사용하여 토지 자원을 효율적으로 활용하여 최대 작물 및 소 수확량을 위해 토지를 최적화합니다.
수확 최적화
구현 된 컴퓨터 비전 시스템은 작물의 성장 패턴과 비료 및 살충제의 효과를 모니터링 할 수 있으며 작물의 성숙도를 결정하기 위해 분석 될 수 있습니다.
해충 탐지 및 예방
해충 모니터링은 농업 전문가에게 노동 집약적이며 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 컴퓨터 비전 방법을 통해 다양한 범주의 해충을 자동으로 모니터링 할 수 있습니다.
사용 사례
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다음 빌드에 영감을 불어넣기 위해
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"그 Datature 플랫폼은 훌륭한 사용자 경험을 제공하여 주석 속도를 10배 향상시켜 시장에서 모델을 더 빨리 제공할 수 있었습니다."
프라나브 아스타나
공동 창립자 & 엔지니어링 책임자, Upjao
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