В России построили сверхдешевого умного робота для сбора яблок. Фото
Собирать урожай в российских садах будут роботы
Как стало известно CNews, Финансовый университет при Правительстве России и Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (ФНАЦ ВИМ) разработали умного робота для сбора урожая яблок. Корпорация Microsoft выступила в роли технологического партнера, предоставив доступ к облаку Azure для ускоренного «обучения» машины.
По заявлению создателей, устройство превосходит отечественные и зарубежные конкурирующие разработки по показателям точности и эффективности работы. Продавать роботов планируют многократно дешевле иностранных аналогов.
Пилотные испытания разработки запланированы на весну 2021 г. В дальнейшем создатели намерены вывести продукт на рынки Европы, а также адаптировать его к сбору урожая других сельскохозяйственных культур.
По словам Игоря Смирнова, заведующего отделом интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства ФНАЦ ВИМ, садоводство на сегодняшний день остается одной из наименее цифровизированных отраслей сельского хозяйства. «Сбор урожая большинства плодовых культур обычно производится вручную с привлечением сезонных рабочих, занятых тяжелым физическим трудом, при этом до 40% плодов остаются несобранными», – говорит Смирнов.
Внедрение новинки с первого года позволит на 30% увеличить доходы хозяйств за счет сокращения недобора урожая, а также решить проблему нехватки человеческих ресурсов, считает специалист.
Как это работает
Отечественная новинка, как рассказали CNews ее создатели, предназначена для работы в интенсивных садах (в которых фруктовые деревья высажены с высокой плотностью) с высотой крон 1,5–2 м.
Робот собирает плоды, начиная с верхнего яруса, при помощи манипуляторов, оснащенных захватами. В среднем на убор одного плода, по оценке разработчиков, у робота уходит 10 секунд. Таким образом, за час одно такое устройство может собрать до 288 килограмм фруктов.
За разработку захватов в проекте отвечали специалисты отдела интеллектуализации, автоматизации и роботизации ФНАЦ ВИМ.
Функция поиска плодов на фруктовом дереве возложена на искусственный интеллект, в основе модели которого лежит нейросеть. Нейросетевой алгоритм машины, по данным разработчиков, может обнаруживать свыше 97% и обеспечивать сбор до 90% всех плодов на дереве. При этом доля ошибок системы, когда она принимает фоновый объект за яблоко, составляет 3,5%. Данные показатели, как утверждают создатели робота, значительно превышают эффективность иных роботов – сборщиков плодов: известные прототипы обнаруживают в среднем 85% плодов, а собирают 75%.
Нейросети, напомним, – это одно из направлений искусственного интеллекта, целью которого является моделирование аналитических механизмов, характерных для мозга человека. К задачам, которые обычно решаются с помощью нейросетей относятся классификация, предсказание и распознавание.
Разработкой нейросетевого алгоритма робота – сборщика яблок занималась научная группа департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета. «Повышение качества обнаружения плодов стало возможно благодаря использованию прогрессивных алгоритмов искусственного интеллекта, в частности, глубоких сверхточных нейронных сетей, которые сочетают в себе способности к распознаванию объектов по цвету, текстуре и форме», – рассказал Владимир Соловьев, руководитель департамента.
Для обучения нейросетей использовались облачные сервисы Microsoft Azure, по словам Соловьева, позволившие существенно ускорить процедуру, а также снизить стоимость разработки по сравнению с использованием локальных мощностей. «Облако не только сделало возможным реализацию этого проекта в принципе, но и помогло нам добиться впечатляющих результатов всего за полтора месяца», – отметил специалист.
Что дальше
Весной 2021 г. должны состояться пилотные испытания в крупных яблоневых садах России. В планах у создателей робота – вывод изделия на европейский рынок.
В будущем планируется разработать аналогичные алгоритмы для сбора урожая груш и томатов. Кроме того, рассматривается возможность использования устройства для мониторинга урожайности и распознавания основных болезней культур.
Цена робота, по словам его создателей, в среднем в семь раз ниже, чем у зарубежных аналогов. Окупаемость для европейских хозяйств составит около года. Российским садоводам обещают специальные ценовые предложения.
Цифровизация сельского хозяйства в России
По оценке индустриального директора радиоэлектронного кластера госкорпорации «Ростех» Сергея Сахненко, порядка 70% фермерских хозяйств США, Канады, Западной Европы используют умные технологии для сельского хозяйства. В России же спрос в этой сфере только формируется. В апреле 2020 г. «Ростех» и Минсельхоз России подписали соглашение о взаимодействии в области внедрения цифровых технологий в агропромышленном комплексе (АПК). В числе технологий «Ростеха», которые могут быть внедрены в российском АПК называются программные комплексы для управления фермами, роботизированные системы, беспилотная сельхозтехника, мониторинг объектов сельского хозяйства с помощью беспилотников, технологии точного земледелия на базе интернета вещей.
Помимо «Ростеха», цифровизацией АПК в России занимается, к примеру, компания Cognitive Pilot (входит в экосистему «Сбера»). С помощью разрабатываемой ею системы автономного управления сельскохозяйственной техникой Cognitive Agro Pilot с июня по октябрь 2020 г. в автономном режиме более 350 комбайнов обработали свыше 160 тыс. га площадей и собрали более 720 тыс. тонн урожая.
При помощи отечественных роботизированных технологий уборки урожая на базе искусственного интеллекта было собрано 590 тыс. тонн на 130 тыс. га зерновых культур (пшеница, соя, ячмень, овес, сорго, гречиха и пр.), а также порядка 130 тыс. тонн на 30 тыс. га рядковых и валковых культур (кукуруза, подсолнечник и пр.) в Калининградской, Калужской, Курской, Белгородской, Тамбовской, Пензенской, Ростовской, Томской, Курганской областях, Краснодарском, Красноярском и Ставропольском краях.
В ближайшие три года каждый десятый комбайн в России может стать беспилотным, считают в Cognitive Pilot.
Источник
Десять роботов для бережного сбора урожая
Все чаще руководители агропредприятий в развитых странах сталкиваются с дефицитом работников. Старые кадры уходят на пенсию, а новые кадры не охотно выбирают отрасль сельского хозяйства. Только в Калифорнии (США) 55% фермеров испытывали дефицит рабочей силы, который не могли покрыть даже иммигранты. По данным Бюро трудовой статистики США, в 2012 году 74% работников агропредприятий США составляли иммигранты из Мексики и Центральной Америки. По оценкам журнала Fortune, половина таких «специалистов» нанималась незаконно. Подобные проблемы характерны для многих развивающихся и развитых стран.
Сгладить негативные факторы позволит применение роботизированных сборщиков урожая. Если самоуправляемые комбайны уже эффективно убирают урожай картофеля и зерновых, то с ягодами, овощами и фруктами дела обстоят сложнее. Необходимо научить машины бережно и без повреждений кожуры собирать такой урожай. Десять компаний сейчас бьются над решением этой непростой задачи.
Agrobot
Когда робот завершает уборку ряда, он останавливается и передает данные оператору. За три дня один робот Agrobot может собрать клубнику с 800 соток. Испытание робота провели на фермерском хозяйстве Driscoll в Калифорнии.
Генеральный директор стартапа Agrobot Хуан Браво сообщил CNBC, что робот для сбора клубники будет оснащен 24 роботизированными руками. Роботизированная рука работает независимо, но перебирает по одной ягоде. В целом машина с задачей справляется достаточно быстро.
Стоимость машины в 2015 году c 60 роборуками оценивалась оценивалась в $250 тыс.
Abundant Robotics
В феврале 2017 года генеральный директор Abundant Robotics (Калифония) Дэн Стир сообщал, что его компания уже готовит прототип роботизированного сборщика яблок. Ранее стартап привлек $10 млн от таких инвесторов, как Google Ventures и Yamaha Motor Ventures.
Робот, используя алгоритмы компьютерного зрения, находит спелые яблоки и выбирает их, словно пылесос, с помощью вакуумного механизма, не повреждая плодов. Скорость сбора – одно яблоко в секунду.
Сейчас прототип испытывается в полевых условиях. В компании планируют добавить своему изобретению функцию распознавания испорченных яблок, а также возможность сбора других фруктов и овощей. Продажи устройств планировалось начать не позднее 2019 года.
FRRobotics
Разработчики обещают, что работа машины будет в десять раз эффективнее, чем традиционный сбор урожая. В планах компании – добавить аналитические возможности с разбивкой информации о собранных плодах на дерево, на акр и в целом на участок.
Energid
Energid производит различных роботов, в том числе – многорукавного для сбора плодов цитрусовых. Прототип протестировали в апельсиновой роще во Флориде. Четырехосный гидравлический рычаг с возможностью сбора плодов каждые две-три секунды был установлен на грузовик. Точность машины – 80%. Стоимость робота в 2016 году оценивалась в $300-400 тыс.
Dogtooth Technologies
Британские потребители привыкли покупать спелую клубнику с небольшой частью стебля. Именно так она реализуется в крупных торговых сетях. Машина учитывает эту особенность.
После сбора ягод видеокамера машины осматривает плод со всех сторон, чтобы определить сорт, форму, измерить массу, обнаружить дефекты (вмятины, плесень и т.д.). Затем годные плоды собираются в корзинки и отправляются для продажи. Отбракованные плоды помещаются в мусорные контейнеры. Сортировка плодов и их упаковка происходит на месте, поэтому дополнительные затраты на труд сортировщиков исключены, а продукт поступает на прилавки быстрее.
«Мы сосредоточены на восполнении нехватки рабочей силы машинами, а не заменой людей на роботов», – сообщал ранее Дункан Робертсон.
Компания протестировала прототип летом 2016 года и уже работает над улучшенной версией. Разработчикам предстоит усовершенствовать технологии машинного зрения и алгоритмы самообучения роботов. Инженеры компании отметили, что робот способен найти признаки болезни или вредителей, что позволит фермерам своевременно предпринять меры.
Стоимость робота-уборщика оценивается в $15 тыс.
No touch
Soft Robotics
Генеральный директор компании Карл Ваус (Carl Vause) заявил, что решение позволит автоматизировать сбор, обработку, упаковку и даже логистику продуктов. Штаб-квартира компании находится в Кембридже, штат Массачусетс. Компания привлекла более $50 млн инвестиций.
Harvest CROO Robotics
Пол Биссет, главный операционный директор Harvest CROO Robotics, сообщил, что в 2019 году роботы будут помогать убирать клубнику во Флориде и Калифорнии. «Вероятно, нам потребуется два года, чтобы коммерциализировать решение. В наших планах не продажа машин, а предоставление их по модели RaaS (роботы как услуга)», – рассказывал он.
Octicon
Рукоятка Octinion устанавливается на самоуправляемый автомобиль. Она двигается снизу-вверх с помощью 3D компьютерного зрения и захватывает спелые ягоды между двумя мягкими пластиковыми частями. Затем фрукт, ягода или овощ поворачиваются на 90 градусов и отправляются в корзину.
Прототип выбирает одну ягоду клубники раз в четыре секунды. В зависимости от сорта машина способна собрать от 70 до 100% спелых фруктов, что делает ее конкурентоспособной по эффективности с традиционной уборкой урожая.
Ramsay Highlander
В 2013 году в США компания Ramsay Highlander презентовала роботизированный прореживатель салата. Для получения качественного урожая посевы приходится прореживать вручную, что затратно. Компьютеризированные машины Ramsay Highlander с оптическими сенсорами недавно создала сборщик салата, который для резки использует струю воды.
Стоимость такой машины составляет $750 тыс., инвестиции могут окупиться в крупных агрокомплексах в течение первого года использования. «К нам обращались фермеры, выращивающие канталупу (разновидность дынь), столовый виноград, помидоры и другие овощи, фрукт и ягоды. Они хотели бы иметь в своем арсенале механизированных сборщиков урожая. В настоящее время мы рассматриваем возможность запуска проекта по сбору столового винограда», – говорил в интервью местным СМИ Фрэнк Маконахи, президент и генеральный директор компании.
Источник
Роботы и клубничка: как AI повышает урожайность полей
Население Земли стремительно растёт, и по прогнозам ООН к 2030 году достигнет 8,5 млрд человек. Аналитики Всемирного банка считают, что к 2050 году нам нужно будет увеличить количество продуктов питания на 50 процентов, чтобы поддержать растущее население планеты, а изменение климата приведет к снижению урожайности на 25 процентов на открытом воздухе. Но территории, лучше всего подходящие для выращивания культурных растений, уже обрабатываются. Найти новые места трудно, а добиться значительного прироста урожайности — ещё труднее.
Решать эту проблему нужно с помощью новых технологий. И здесь наиболее перспективным направлением кажется использование нейросетей и искусственного интеллекта для создания сельскохозяйственных роботов и систем контроля урожая.
Почему именно нейросети? Они лучше всего подходят для решения прикладных задач. Не будем описывать технические подробностях их функционирования, лучше опишем преимущества. Нейросеть не программируется в классическом понимании этого процесса. Она «обучается», находя закономерности в загруженных данных и способна использовать их в дальнейшей работе.
Как и человек, нейросеть умеет быстро распознавать образы фото и видео, умеет прогнозировать и принимать решения. При этом искусственные нейронные сети работают с большими объемами данных быстрее и эффективнее человека. То, что нужно для оптимизации сельхозугодий, где площади измеряются сотнями гектаров, персонал – тысячами сотрудников, а поголовье – миллионами особей. Да-да, количество овец в стране — это и есть Big Data. Первичной информации для обучения хватит почти у любой компании в отрасли. Главное – собрать её в понятном для обучении формате и интегрировать в рабочие процессы.
Качество и количество урожая, увеличение поголовья скота зависят от многих факторов. Проанализировать их все, чтобы принять правильное решение, человек не в состоянии, сколь опытным бы он ни был. Так что необходимость в современных технологах очевидна. Тем более что уже существует большое количество успешных разработок, помогающих фермерам собирать урожай, следить за скотом и строить прогнозы. Расскажем о наиболее интересных проектах с роботами и AI в сельском хозяйстве.
Сельские роботы
Начнём, пожалуй, с роботов. Их бывают большими и маленькими, есть даже утко-роботы.
Испанская компания Agrobot предложила робота для автоматического сбора нежных ягод клубники. Устройство полностью автономно и может ориентироваться в пространстве. Роботизированные руки (их может быть до 24 штук) работают независимо, снимая с куста по одной ягоде. Для оценки зрелости ягод робот использует технологии искусственного интеллекта. Сенсоры анализируют ягоды, а графические процессоры оценивают цвет плода и его товарный вид, причем в базу записываются данные о каждом плоде.
За три дня Agrobot способен собрать клубнику с 800 соток. После каждого собранного ряда он останавливается и пересылает информацию оператору. Машина быстро справляется с задачей и подходит для разных фермерских участков. Первое успешное испытание клубничного робота провели на фермерском хозяйстве Driscoll в Калифорнии.
Конкурент испанского робота, созданный в Великобритании. Устройство предназначено для сбора мягких фруктов. Оно способно автономно перемещаться по рядам культур, находить и собирать спелые фрукты, сортировать собранные ягоды и фасовать их в упаковку. После сбора ягод видеокамеры осматривают плод со всех сторон, чтобы определить сорт, форму, измерить массу, обнаружить дефекты (вмятины, плесень и т.д.). Отбракованные плоды помещаются в мусорные контейнеры.
Сортировка плодов и их упаковка происходит на месте, поэтому дополнительные затраты на труд сортировщиков исключены, а продукт поступает на прилавки быстрее. Ориентация в пространстве происходит с помощью высокоточных координат GPS.
У робота есть некоторые интересные особенности. Например, англичане привыкли покупать в торговых сетях спелую клубнику с небольшой частью стебля. Машина учитывает эту особенность, собирая ягоду с небольшой частью стебля.
Vegebot — рабочий прототип роботизированного сборщика салата Айсберг, созданный инженерами из Кембриджского университета. Устройство может самостоятельно распознавать готовые к срезанию неповрежденные кочаны салата, а также аккуратно их обрабатывать и собирать. Подробнее о роботе рассказал denis-19 в недавней статье на Хабре.
Детище бургундского изобретателя Кристофа Миллота (Франция) усердно трудится на виноградниках. Устройство с четырьмя колесами, двумя руками и шестью камерами весит 20 килограмм, выбирает путь автоматически и использует искусственный интеллект для того, чтобы определить, чем заняться в данный момент. В день может обрезать до 600 виноградных лоз.
Wall-Ye V.I.N. занимается не только обрезкой и пасынкованием, но и накапливает важные данные о состоянии и витальности почвы, плодов и лозы. Он двигается от лозы к лозе, выявляет те или иные особенности растения, фотографирует и записывает данные с шести камер, отмечая каждую лозу, после чего в работу включаются его манипуляторы.
Рука с секатором предназначена не только для того, чтобы обрезать ветки, с помощью неё он может защититься от воров. В аппарат встроен гироскоп, и если его поднимут с земли, то он будет обороняться с помощью секатора, сотрёт с жёсткого диска все данные и пошлёт владельцу сигнал о помощи. К тому же, встроенный приёмник GPS не позволит ему выйти за пределы рабочей зоны.
Безымянный яблочный робот от Abundant Robotics
Калифорнийский робот, у которого до сих пор нет названия несмотря на внушительные инвестиции со стороны GV (ранее Google Ventures), создан для сбора яблок. Устройство перемещается по рядам между яблонями с помощью лидара, который рисует мир лазерами и изображает фрукты с помощью машинного зрения.
Операторы могут адаптировать его для конкретного сорта яблок, посоветовавшись с фермером, который по опыту знает, какой цвет соответствует зрелому. После распознавания степени зрелости яблок в режиме реального времени робот с помощью вакуумной трубки высасывает плоды с дерева, отправляя его по конвейеру в корзину. Робот может собирать яблоки 24 часа в сутки, пропуская не совсем созревшие фрукты, чтобы вернуться к ним позже, как это сделал бы человек-сборщик.
Швейцарский ecoRobotix — робот, созданный для автоматического прореживания посадок и прополки сорняков. Идея витала в воздухе уже давно. Нейросеть можно научить отличать полезные культуры от сорняков. «Изучив» на старте несколько миллионов фотографий здоровых и больных растений на разных стадиях роста, система с помощью видеокамеры может за несколько миллисекунд определить, находится ли перед ней здоровый побег или сорняк. А также сможет оценить степень угрозы для урожая и предложить способы решения проблемы, если заметны признаки заражения культур.
ecoRobotix оснащён системой компьютерного зрения, предназначенной для идентификации сорняков. Ориентация в пространстве происходит с использованием GPS и сенсорных датчиков. Способен обработать около 3 га посевов в день. При объезде «владений» в случае необходимости опрыскивает сорняк небольшой дозой гербицида. Такой подход снижает объем использования химикатов в 2-3 раза.
Сорняки — вообще больная тема для аграриев, так что имеются и другие проекты в этой сфере. Например, индийский умный опрыскиватель для садов с помощью системы ультразвуковых датчиков определяет размер дерева и расстояние до него. Полученные сведения анализируются и влияют на мощность струи и количество распыляемого вещества. Тестирование показало высокую эффективность применения системы, при снижении до 26% расхода.
А компании Bayer и Bosh разрабатывают технологии умного опрыскивания Smart Spraying. Она будет отличаться от имеющихся на рынке систем благодаря способности отличать сорняки от сельскохозяйственных культур. Предполагается, что система будет «узнавать» сорняк и определять вид и необходимое количество пестицида, с учётом запрограммированных параметров применения.
Похожие технологии использует компания IBM. Причём успешно использует! Для одного из своих клиентов в Юго-Восточной Азии компания смогла предсказать стресс урожая в регионе из-за заражения вредителями/болезнями. Затем наземной команде понадобилось несколько часов, чтобы просто добраться до этого места.
«Умные» системы
AI-системы тоже приносят пользу фермерам. Спектр их применения чуть шире, чем у роботизированных устройств, однако и задачи зачастую другие. Хотя имеются и точки пересечения.
Да, это не робот, а технология. Однако тоже достойная внимания. Sonoma, принадлежащая Microsoft, стала победителем тепличного эксперимента Autonomous Greenhouse Challenge, который проходил в Нидерландах с 27 августа по 7 декабря. 5 ИТ-гигантов выясняли, как технологии машинного обучения смогут справиться с выращиванием растений и насколько реально использовать эти технологии в «традиционном» садоводстве.
Системы автоматизированного сбора урожая применяются довольно давно. Однако в эксперименте речь шла о полном контроле ИИ над производством. Технология команды Sonoma позволила вырастить 50 кг огурцов на один квадратный метр. Нейронная сеть управляла ирригацией, газовым составом, внесением подкормки, температурным режимом и другими аспектами, влияющими на рост огурцов.
Команда iGrow из Tencent и Китайская академия сельскохозяйственных наук заняли второе место. Команда Deep Green из Intel заняла последнее место.
Израильский стартап Taranis позволяет контролировать состояние растений, своевременно выявлять негативные факторы и устранять их. Для мониторинга используются показания полевых датчиков наблюдения, метеорологические данные, аэрофотосъёмка. Для анализа используются снимки с ультравысоким разрешением (до 8 см на пиксель) компании Mavrx.
Изучение больших объёмов данных позволяет локализовать участки посевов с угнетённым ростом, идентифицировать болезни растений, проблемы с вредителями, определить обеспеченность растений питательными веществами, потенциальную урожайность и др. Система не только предлагает способы решения обнаруженных проблем, но и на основе метеорологического прогноза определяет оптимальные сроки их проведения.
Платформа Watson Decision Platform for Agriculture от IBM консультирует фермеров при помощи обработки данных дистанционного зондирования Земли. Используя ИИ для объединения данных с нескольких спутников, решение IBM способно обнаруживать неэффективные участки культуры почти с той же точностью, что и у наземных датчиков Интернета вещей (IoT). Watson от IBM определит для фермера вид, количество и оптимальные сроки для обработки пестицидами поражённых площадей.
Поможет в проведении профилактической обработки. С помощью индекса растительной активности с высоким разрешением (HD-NDVI) оценит состояние растения, определит необходимые профилактические меры (внесение удобрений, питательных веществ и др.). Объединяя данные о влажности (HD-SM) с данными о местности и метеорологическими замерами моделируется динамика изменения влажности почвы. Аграрий также получает прогноз урожайности, динамику изменения урожайности на основе снимков и сведений прошлых сезонов и др.
Health Change Maps and Notifications
Разработанная компанией Farmers Edge ИИ-платформа Health Change Maps and Notifications информирует фермера об эффективности работы техники, состоянии растений, появлении вредителей или болезней, дефиците питательных веществ и др. Программа обрабатывает спутниковые изображения и отправляет пользователю сообщения о возможных рисках и необходимых мерах.
ET Agricultural Brain
«Свинский» AI-проект от Alibaba позволяет обнаруживать беременность свиней, что позволяет фермерам определить дату опороса и подготовиться к последующему процессу беременности и рождению помета здоровых поросят. Система развертывает интеллектуальные камеры наблюдения в сараях, и алгоритмы машинного обучения дают результаты, основанные на наблюдении за сном свиноматок, положением стоя и условиями питания. Например, свиноматка, скорее всего, будет беременна, если она спит на спине, стоит на месте и мало бегает и потребляет постоянное количество пищи. Инженеры Alibaba также планируют добавить прогноз количества подстилки на основе характеристик фигуры беременной свиньи.
Система использует методы компьютерного зрения для настройки профилей для каждой свиньи — документирование их породы, возраста, веса, условий питания, интенсивности и частоты упражнений, а также траектории движения. Между тем, алгоритмы распознавания голоса используются для мониторинга здоровья поросят и защиты от удушья, что снижает уровень смертности на три процента и увеличивает ежегодный уровень производства на три поросенка на свиноматку.
Финансовое подразделение другого крупного китайского холдинга JD.com также нацелилось на скотоводство. В прошлом месяце компания представила набор сельскохозяйственных решений на базе AI.
Продолжая тему животноводства, расскажем про весьма интересный ирландский проект Cainthus, который журналисты окрестили «Facebook для коров». Идентификация коров по индивидуальным чертам морд позволяет собирать разнообразную информацию о каждом животном, начиная от особенностей их поведения, заканчивая аппетитом. Данные могут быть использованы владельцами фермерских хозяйств для мониторинга здоровья молочных коров и повышения их надоев.
Компания предлагает фермерам повысить комфорт коров в течение всего жизненного цикла, отслеживая их индивидуальные потребности и немедленно сигнализируя о необходимости вмешательства, если с животным что-то не так. Для наблюдения используется система компьютерного зрения.
По мнению разработчиков, платформа необычайно актуальна и востребована. Они также утверждают, что она единственная в своём роде. Однако же это не так.
Ещё один интересный проект с российскими корнями, Cattle Care, предлагает похожий функционал. Разработчики создали систему видеомониторинга здоровья и продуктивности коров на основе компьютерного зрения. Видеоаналитика для молочных ферм позволяет обеспечить максимально комфортные условия для каждой бурёнки.
Принцип работы довольно прост. Узор на шкуре коровы уникален подобно человеческим отпечаткам пальцев. Используя эту особенность, обученная на фотографиях подопечных система собирает информацию с видеокамер, установленных на фермах, детектирует и идентифицирует каждую конкретную корову. Подсчитывая количество шагов, жевательных движений, количество потребленного корма, выпитой воды и других поведенческих паттернов компьютер составляет медицинскую карту каждой коровы. Благодаря Cattle Care фермер сразу видит, если у его подопечной что-то не в порядке.
Заключение
Как видно, искусственный интеллект и роботы вполне способны увеличить эффективность сельского хозяйства и упростить труд фермеров. Однако по силам ли этим технологиям решить потенциальную угрозу дефицита продуктов питания? Интересно ваше мнение.
Что ещё полезного можно почитать в блоге Cloud4Y
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не пропустить очередную статью! Пишем не чаще двух раз в неделю и только по делу.
Источник