Искусственный интеллект (ИИ) помогает фермерам переосмыслить то, как они десятилетиями занимались сельским хозяйством. Модели компьютерного зрения, построенные на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, вдохновили модернизацию в сельскохозяйственном секторе.
Болеют ли растения? Да, они регулярно болеют, и защита их от болезней стала серьезной проблемой для фермеров.
Почему защищать, а не предотвращать?
Болезни растений - одна из самых распространенных проблем в мире. Существуют различные причины, такие как погода, почвенные условия, которые вызывают грибковые инфекции, вызывающие появление болезней на растениях. Фермеры защищают свои фермы от этих болезней, чтобы избежать снижения урожайности, эту проблему необходимо решать как можно раньше, чтобы избежать распространения на другие растения.
«Они происходят регулярно и требуют постоянного наблюдения, хотя мы наблюдаем их быстрое распространение. К тому времени, когда мы принимаем меры по борьбе с болезнью, она распространяется по всей ферме, уничтожая даже здоровые растения », - говорит Рамалингам, агроном.
«К тому времени, когда мы узнаем о типе болезней и приступим к их лечению, они быстро распространяются, и мы в конечном итоге вкладываем средства в чертовски много фунгицидов, чтобы избежать болезней. Хуже всего то, что разные болезни требуют применения разных фунгицидов », - говорит Кришна, агроном.
Является ли ИИ благом для фермеров?
Да, мы можем решить эту проблему с помощью машин, управляемых AI и ML. Разработчики сосредоточены на создании передовых моделей компьютерного зрения, которые обнаруживают болезни растений / сельскохозяйственных культур. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют компаниям создавать модели, которые помогают определять от болезней и вредителей до сбора фруктов (продукции). Разработчики обучают свои модели обнаружению болезней растений на очень ранней стадии и предотвращению болезней растений.
Инструменты аннотации используются для аннотирования таких объектов, как изображение, текст. Видео и т. Д. Для обучения своих моделей. Качество модели зависит от типа аннотации, используемой для обучения моделей компьютерного зрения.
Аннотирование с помощью инструмента многоугольник
Одним из лучших инструментов для аннотирования объектов для сельскохозяйственных моделей машинного обучения является инструмент Polygon. Инструменты аннотации многоугольников поддерживают аннотирование неправильных форм, этот инструмент позволяет точно рассмотреть и определить пораженные участки дефектных растений.
Обучение моделей компьютерного зрения становится простым благодаря аннотированию объектов с помощью инструмента многоугольника. Вот некоторые из вариантов использования:
Обучение моделей компьютерного зрения с помощью инструмента "Многоугольник" для выявления болезни ржавчины на листьях роз.
Обучает модели: обнаруживать пустулы оранжевого, желтого, черного, коричневого, черного или белого цвета.
Обозначает: болезни растений.
Используя инструмент аннотации многоугольника, модели можно обучить обнаруживать пустулы оранжевого, желтого, черного, коричневого, черного или белого цвета, что позволяет модели обнаруживать ржавчину, разрушающую растение. Обучение стадий пораженного листа заставляет модель идентифицировать себя на начальных стадиях.
Инструмент аннотации позволяет модели обучать небольшие темные выступающие пятна на листе, вызванные влажной и теплой средой. Обученные модели помогают фермерам выявлять болезни и защищать растения.
Самая частая проблема у растений - это тля. Обнаружить их теперь стало легко с помощью моделей с поддержкой ИИ. Аннотирование листьев и стеблей с маленькими зелеными или желтыми жуками помогает моделям обнаружить болезнь растения.
Целевая страница @ https://oclavi.com
Регистрация @ https://oclavi.com/signup
Логин @ https://oclavi.com/login
