計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用潛力！
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作者：Product Fingerprint
翻譯：仿佛若有光
前言：
技術(shù)和創(chuàng)新時代正在迅速改變我們今天的生活。 此類技術(shù)的潛力超出了我們的想象。 計算機視覺等先進(jìn)技術(shù)的出現(xiàn)正在為各行各業(yè)做出巨大貢獻(xiàn)。 在多個行業(yè)中，農(nóng)業(yè)就是這樣一個已經(jīng)開始將計算機視覺納入其運營模式的行業(yè)。
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農(nóng)業(yè)被認(rèn)為是促進(jìn)經(jīng)濟發(fā)展的部門，使每個國家都在全球市場上脫穎而出。 產(chǎn)量大的國家在出口市場上占主導(dǎo)地位。 然而，一些國家面臨著高勞動力成本、不發(fā)達(dá)的方法以及缺乏自動化導(dǎo)致更高的生產(chǎn)成本。
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人類通過大腦處理的視覺來解釋現(xiàn)實世界，以了解周圍環(huán)境。 隨著世界被類人能力所吞沒，計算機視覺的分支旨在訓(xùn)練計算機解釋和理解視覺世界。 通過計算機視覺，機器可以準(zhǔn)確地識別和檢測物體，分析一系列圖像并做出有意義的解釋。
計算機視覺領(lǐng)域正在農(nóng)業(yè)中站穩(wěn)腳跟。從提高生產(chǎn)力到通過自動化降低生產(chǎn)成本，計算機視覺改善了農(nóng)業(yè)部門的整體運作。
本文深入探討了計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的潛力及其貢獻(xiàn)。
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計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的潛在用途
農(nóng)業(yè)行業(yè)見證了計算機視覺-人工智能 (AI) 模型在種植、收獲、天氣條件的高級分析、除草和植物健康檢測和監(jiān)測等領(lǐng)域的多項貢獻(xiàn)。今天存在的一些最值得注意的貢獻(xiàn)是：
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基于無人機的作物監(jiān)測
近年來，無人機技術(shù)因其自主飛行能力而占領(lǐng)了大量市場。 無人機已成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)的重要因素。 無人機具有飛行和覆蓋很遠(yuǎn)距離的能力，可以通過預(yù)裝的攝像頭捕獲大量數(shù)據(jù)。 可以訓(xùn)練支持計算機視覺的相機檢測不利條件、作物健康信息、整個農(nóng)田的鳥瞰圖，并通過其地理傳感可能性識別土壤條件。 語義分割和圖像注釋等技術(shù)是檢測和識別特定對象的方法。
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產(chǎn)量分析
用于構(gòu)建SOTA模型的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的組合用于作物產(chǎn)量分析。從無人機、衛(wèi)星圖像和關(guān)于氮含量、濕度、天氣條件和土壤因素的關(guān)鍵信息收集的數(shù)據(jù)的使用被輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的智能系統(tǒng)中，以處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。 此類分析的報告使我們能夠事先獲得重要的預(yù)測。 這種方法有助于人員管理，并為意外的自然中斷做好準(zhǔn)備。
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用于作物分級和分揀的智能系統(tǒng)
人工智能驅(qū)動的計算機視覺機器在農(nóng)業(yè)中需求量很大。 自動化單調(diào)和耗時的任務(wù)的可能性，例如分揀好和錯誤的作物，并在其中找到合適的作物以滿足運輸要求，這對農(nóng)業(yè)來說是一個福音。 它正在成為不可或缺的一部分，因為智能系統(tǒng)可以識別作物的壽命并找到作物中感染的百分比，從而減少作物損失。 水果和蔬菜根據(jù)其質(zhì)量進(jìn)行分級，以找出哪些批次的產(chǎn)品應(yīng)該先發(fā)貨，哪些批次的產(chǎn)品可以保存更長的時間并可以發(fā)送到遠(yuǎn)方。
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自動噴灑農(nóng)藥
在農(nóng)業(yè)中，噴灑農(nóng)藥以挽救農(nóng)產(chǎn)品是一種常見做法。 基于計算機視覺的無人機和設(shè)備在市場上的需求正在穩(wěn)步增長。 這些機器可以監(jiān)測和檢測受感染的作物，并根據(jù)需要噴灑適量的農(nóng)藥。 這種貢獻(xiàn)可以避免農(nóng)場主吸入任何殺蟲劑。
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表型分析
如今，使用表型來確定精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的作物性狀得到了廣泛的應(yīng)用。 先進(jìn)的計算機視覺算法使表型分析成為一種有效的方法。 計算機視覺算法與圖像處理功能相結(jié)合，以消除圖像中不需要的作物數(shù)據(jù)或信息，同時僅保留有關(guān)精確測量的相關(guān)信息。 深度估計、顏色增強、識別和分割感興趣區(qū)域等技術(shù)是提供可靠結(jié)果的可能性，以便對獲取的信息進(jìn)行進(jìn)一步分析。 這些信息顯著改善了作物品種。
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森林信息
具有計算機視覺的智能系統(tǒng)和無人機的空中能力使得獲取分布在幾英畝土地上的樹木數(shù)據(jù)成為可能。 一些可能的基于檢測的活動是樹木檢測、樹木分類及其類型、莖分析數(shù)據(jù)、產(chǎn)量估計、樹木健康、未利用土地、耕地邊界和排水信息。
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家畜
大多數(shù)農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)與牲畜密切相關(guān)。 計算機視覺可以識別牲畜的數(shù)量、健康狀況和生長情況，以獲得有關(guān)收獲質(zhì)量的重要信息。
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智慧農(nóng)業(yè)
在計算機視覺和人工智能研究中，引起關(guān)注的主題是自動拖拉機，用于在沒有人工干預(yù)的情況下執(zhí)行與耕作相關(guān)的任務(wù)。
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最后
人工智能跨學(xué)科的貢獻(xiàn)正在不斷擴大。隨著深度學(xué)習(xí)模型不斷變得更加智能，它們可以非常輕松地處理復(fù)雜的任務(wù)。農(nóng)業(yè)是一個可以從技術(shù)中獲益的部門。由于一些國家無法滿足需求和供應(yīng)要求，因此必須采用有助于提高生產(chǎn)效率并提高整體效率的技術(shù)。計算機視覺正在朝著農(nóng)業(yè)邁出正確的步伐。盡管存在挑戰(zhàn)，但與市場上的每項技術(shù)一樣，人工智能驅(qū)動的計算機視覺產(chǎn)品在完全采用該技術(shù)之前需要解決相關(guān)問題。在實施此類先進(jìn)技術(shù)之前，有幾個因素需要注意。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步和變革，我們正在踏入數(shù)字化的世界。擁抱積極因素以利用未來技術(shù)實現(xiàn)最佳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力是正確的。
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原文鏈接：
https://medium.com/swlh/computer-vision-in-agriculture-d84b69c6858e
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