每周一篇原创,关注5G、物联网、人工智能,跟着我坚持利用碎片时间学习
通过前一段时间对百度人工智能技术的研究,差不多覆盖了所有类别了,那真正的技术能否创造价值,还是要看落地场景。所以从今天我们开始每周一篇人工智能落地场景系列,欢迎各行各业一起加入。
智能农业
基于图像识别、深度学习框架、自动深度学习平台、边缘计算等产品技术,针对智能农业地块识别、作物模型构建、病虫害识别、无人机植保、智能农机、智能分拣、农产品溯源、智能养殖等场景,提供针对相应场景的能力集合。
智能农业地块识别
农民和农田打了一辈子交道。每到冬天, 每家上千亩农田都会种上冬小麦。播种后的一周里每天都要走上几万步路巡视农田查看小麦的出苗情况,遇到刮风下雨的天气还会多巡视几遍,工作辛苦枯燥。出苗之后,冬小麦到了返青、拔节、出穗、乳熟、成熟等关键生育期时候,巡田工作还会加倍。田是巡了,但是作物生长是否健康,只能依靠他的经验来判断。有时候看走“眼”,一大片的作物就可能废了。
利用新技术,农户在APP上就能得到种植地块信息、农作物生长情况图,更早更及时地知道作物生长情况,从而制定应对策略。通过深度学习技术,许多农户、农技专家足不出户,通过APP就能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据,准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药,不仅能避免因自然因素造成的产量下降,而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。
图片来自百度官网
智能农作物生长预测
通过高效准确的机器识别,在种植过程中实时关注作物的生产情况,预测作物生长期及产量。
采用实时监控和温度传感器,通过AI专家系统对农作物生长状况进行数据分析:即从每一片叶子到每一亩土地,害虫、作物疾病、灌溉、施肥等环节,都有明晰的数据分析。而农民透过这些数据,就能够得到相对应的解决办法,并及时有效地预防和解决农作物在生长和收获过程中可能遇到的问题。
水果智能分选
通过多维数据建立特定品类的水果品级分级模型,自动根据设置的水果品级进行分拣处理
农产品溯源
通过区块链技术实现更有效的食品链追溯,提高发生食品安全事故时的处理能力和效率
作物生长影响因素智能调节
通过多维数据建立农作物生长影响因素模型,实现实时的光、温、水、气、肥调节
无接触牲畜估重
基于视觉技术及所构建的不同类别牲畜模型库,对主要经济牲畜进行非接触的估重
特殊牲畜活体识别
基于视觉、声音等多维数据,对牲畜养殖中的特殊活体(如母猪、种牛等)进行活体识别
养殖场景活体资产盘点
基于视觉技术,精准识别特定范围内的猪、牛、羊、鸡等养殖只数,快速实现数量盘点
特殊牲畜关键行为识别
基于视觉、声音等多维数据,进行活体关键行为识别(如发情期、特殊疾病等)
养殖场景智能环控
通过对养殖场景下的多维数据进行综合分析建模,智能调整养殖牲畜的生长环境适宜程度
农业场景数字化能力
提供农业关键环节软硬件一体化AIoT产品,打通数据采集、传输、存储、标注、预处理
总结
农业的新技术应用也有瓶颈,因为农业环境恶劣,从业人员技术水平较低,情况复杂。目前应用最多的是无人机、视觉、图像处理、物联网传感等新技术,主要目的是实现大规模检测、数据采集等。期待更多应用,下期《智能工业》。
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