Computer Vision per l'automazione delle colture
Target
Aziende agricole
TecnologiaComputer Vision
AmbitoAgricoltura
Overview
Un progetto che usa l’Intelligenza Artificiale per ottimizzare la crescita e la gestione delle coltivazioni, migliorando qualità ed efficienza della produzione.
Obiettivi del progetto
Il progetto mira a monitorare la crescita delle coltivazioni tramite computer vision per individuare anomalie, ottimizzare la raccolta con strategie automatizzate basate sulla maturazione dei frutti e rilevare malattie nelle colture, consentendo interventi tempestivi.
Tecniche di Computer Vision utilizzate
- Segmentazione di Istanze: una tecnica che consente d'identificare e distinguere singolarmente ogni frutto presente nelle coltivazioni, facilitando strategie di raccolta mirate.
- Classificazione: una tecnica utilizzata per determinare il grado di maturazione di ciascun frutto, aiutando a pianificare i tempi di raccolta in modo efficiente.
- Rilevamento di Oggetti: una funzione che identifica anomalie o malattie nelle piante, permettendo interventi rapidi per preservare la qualità delle coltivazioni.
Fasi del Progetto
- Raccolta Dati: i dati sono stati acquisiti attraverso immagini e video delle coltivazioni, utilizzando telecamere e sensori.
- Addestramento dell’Algoritmo: gli algoritmi di machine learning sono stati addestrati su set di dati di alta qualità per ottimizzare le prestazioni del sistema.
- Implementazione: il sistema è stato implementato in campo, monitorando in tempo reale la crescita delle piante e la salute dei frutti.
Risultati Ottenuti
- Impostazione di strategie di presa automatizzate
- Ottimizzazione dei tempi di raccolta e qualità del prodotto migliore: la classificazione ha consentito di raccogliere i frutti al momento giusto, migliorando la qualità del prodotto finale.
- Interventi tempestivi e preservazione delle colture: il sistema ha permesso di rilevare malattie o anomalie in fase iniziale, garantendo una gestione più efficace delle coltivazioni.