Vid2Cuts: Struktura przycinania winorośli sterowana przez sztuczną inteligencję

Vid2Cuts wykorzystuje sztuczną inteligencję do dostarczania sugestii dotyczących przycinania winorośli za pośrednictwem mobilnej aplikacji AR, usprawniając zarządzanie winnicą. Osiąga dokładność 71% według ekspertów domeny.

Opis

Vid2Cuts oferuje zaawansowaną, opartą na sztucznej inteligencji platformę do optymalizacji przycinania winorośli, kluczowego zadania w uprawie winorośli. Opracowana w RPTU Kaiserslautern pod kierownictwem Stephana Kraußa, ta innowacyjna technologia odnosi się do pracochłonnego charakteru przycinania, zapewniając zdrowsze winorośle i lepsze plony.

Cechy Vid2Cuts

Vid2Cuts łączy uczenie maszynowe i wizję komputerową w celu analizowania winorośli i dostarczania precyzyjnych sugestii dotyczących przycinania. Oto jak to działa:

  • Segmentacja obrazu: System rejestruje wysokiej jakości obrazy winorośli za pomocą smartfona. Obrazy te są przetwarzane w celu identyfikacji różnych elementów winorośli.
  • Rekonstrukcja 3D: Przechwycone obrazy są wykorzystywane do tworzenia dokładnego trójwymiarowego modelu winorośli, umożliwiając szczegółową analizę ich struktury przestrzennej.
  • Zalecenia dotyczące przycinania: Na podstawie modelu 3D sztuczna inteligencja generuje sugestie dotyczące przycinania, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak stan winorośli, wiek i wzorce wzrostu.

Korzyści dla uprawy winorośli

Struktura Vid2Cuts wspiera uprawę winorośli na kilka sposobów:

  • Zwiększona precyzja: Zapewniając jasne wytyczne dotyczące przycinania, sztuczna inteligencja gwarantuje, że każde cięcie jest wykonywane precyzyjnie, zachowując zdrowie winorośli.
  • Dostępność: Nawet osoby niebędące ekspertami mogą wykonywać skuteczne przycinanie za pomocą mobilnej aplikacji AR, demokratyzując tę umiejętność.
  • Efektywność: Ramy znacznie skracają czas i nakład pracy wymagany do przycinania, poprawiając ogólne zarządzanie winnicą.

Specyfikacja techniczna

  • Platforma: Mobilna aplikacja AR, kompatybilna z urządzeniami z systemem Android.
  • Przetwarzanie: Łączy przetwarzanie na urządzeniu z obliczeniami opartymi na serwerze w celu wydajnej obsługi danych.
  • Czas reakcji: Dostarcza sugestie dotyczące przycinania w ciągu około 3 minut.
  • Dokładność: Sugestie przycinania są weryfikowane przez ekspertów domeny z dokładnością 71%.

O DFKI

Niemieckie Centrum Badań nad Sztuczną Inteligencją (DFKI) jest liderem w dziedzinie badań nad sztuczną inteligencją i rozwoju technologii. Założone w 1988 roku, DFKI odegrało kluczową rolę w rozwoju zastosowań sztucznej inteligencji w różnych branżach, w tym w rolnictwie. Projekt Vid2Cuts jest częścią ich ciągłych wysiłków na rzecz integracji najnowocześniejszych rozwiązań AI z praktycznymi zastosowaniami, poprawiając wydajność i produktywność w uprawie winorośli.

Proszę odwiedź: Strona internetowa DFKI.

pl_PLPolish