Açıklama
Bitwise Agronomi GreenView ile tanışın: dut ve üzüm yetiştiricileri için tasarlanmış, yapay zeka destekli, mahsul verimini tahmin eden son teknoloji ürünü bir tahmin aracı. Bu devrim niteliğindeki çözüm, benzersiz bir doğruluk ve verimlilik sunarak üreticilerin daha iyi çiftlik yönetimi ve kârlılık için bilinçli, veriye dayalı kararlar almasını sağlar. GreenView'ün nasıl çalıştığını, temel özelliklerini ve belirtimlerini keşfetmek ve bu yenilikçi teknolojinin arkasındaki şirket hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.
Yapay Zeka ile Doğru Bahçe Bitkileri Verim Tahminleri
Bitwise Agronomi GreenView, meyve ve üzüm yetiştiricileri için son derece doğru mahsul verimini tahmin etmek için bilgisayar görüşü, makine öğrenimi ve yapay zekayı (AI) kullanan son teknoloji bir tarım teknolojisidir. Bitwise Agronomi'deki yenilikçi ekip tarafından geliştirilen GreenView, yetiştiricilerin daha iyi çiftlik yönetimi ve karar vermeyi sağlayan anlamlı verileri yakalamasına yardımcı olur.
Önce Çiftçi Yaklaşımı: Mahsul Düzeyinde Anlamlı Veriler Sağlama
GreenView, üzüm ve meyve yetiştiricilerinin ürün verimini tahmin etmedeki zorluklarını ele alan, önce çiftçi yaklaşımıyla tasarlanmıştır. Bu gelişmiş teknoloji, kanopi örtüsüne dayalı tahmine dayalı analitiğe dayanan geleneksel havadan görüntülere göre önemli ölçüde iyileşir. Bunun yerine GreenView, yukarıdan aşağıya bir görünümden görülemeyen tek tek meyve parçalarını sayarak ve ölçerek bitki seviyesinin derinliklerine iner.
Tarım Makinaları ve Mevcut Süreçlerle Kolay Entegrasyon
GreenView, biçme makineleri, malçlama makineleri veya püskürtücüler gibi mevcut tarım makinelerine takılı bir GoPro kamera kullanır. Kamera, yetiştiriciler her zamanki görevlerini yerine getirirken ekinlerin yan yana video görüntülerini bitki bitki kaydeder. Bu görüntü daha sonra GreenView portalına yüklenir ve mahsulün farklı fenolojik aşamalarını tanımak ve meyveyi saymak üzere eğitilmiş yapay zeka kullanılarak analiz edilir.
Daha İyi Mahsul Yönetimi için Değerli Bilgiler
Yapay zeka görüntüleri analiz ettikten sonra, yetiştiriciler tane ve salkım sayısı, sürgün uzunluğu ve meyve olgunluğu hakkında bilgiler içeren kapsamlı bir rapor alır. Bu veriler, mahsul verimini tahmin etmek, işgücü gereksinimlerini yönetmek, mahsul kaybını azaltmak ve genel meyve kalitesini iyileştirmek için paha biçilmezdir. El işçiliği maliyetinin çok altında yaban mersini sayma yeteneğiyle GreenView, yetiştiriciler için hem maliyet tasarrufu hem de artırılmış doğruluk sunar.
Tarım Endüstrisinde Etkileyici Benimseme ve Tanınma
Tarım topluluğu, şu anda sekiz ülkede 70 işletme tarafından kullanılan Bitwise Agronomi GreenView'ü benimsedi. Yapay zeka güdümlü teknoloji, yaratıcısı Fiona Turner'ın Yapay Zekada Yılın Yenilikçisi kategorisinde ikincilik ve Tarım İşletmeciliğinde Yapay Zeka kategorisinde birincilik gibi ödüllerle de tanınırlık kazandı.
Spesifikasyonlar ve Özellikler
- Doğru ürün verimi tahminleri için bilgisayar görüşü, makine öğrenimi ve yapay zekayı birleştirir
- Böğürtlen ve üzüm yetiştiricilerinin ihtiyaçlarına odaklanan çiftçi öncelikli yaklaşım
- Mevcut tarım makineleri ve süreçleriyle kolayca entegre olur
- Ekinlerin ayrıntılı, yandan görüntülerini çekmek için bir GoPro kamera kullanır
- AI, görüntüleri analiz eder ve yetiştiriciler için kapsamlı bir rapor oluşturur
- Daha iyi mahsul yönetimi ve karar verme için değerli bilgiler sağlar
Bitwise Agronomi Hakkında
Çiftçiler, bağcılar ve BT uzmanları tarafından kurulan Bitwise Agronomi, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi en son teknolojileri çiftçiliğe entegre etmeye odaklanıyor. GreenView sistemleri, mahsul değişkenliği ve dalgalanan verim gibi yetiştiricilerin karşılaştığı zorlukları ele alıyor.
GreenView, daha iyi yönetim ve tahmin için güvenilir, doğru veriler sağlamak üzere gelişmiş AI teknolojisini kullanır. Yetiştiriciler, sistemin her müşteriye göre uyarlanmış etkileşimli panolar ve haritalar oluşturmak için işlediği görüntüleri yakalamak için çiftlik makinelerine bağlı GoPro kameraları kullanır.
Bu eyleme geçirilebilir içgörüler, yetiştiricileri bilgiye dayalı kararlar alma konusunda güçlendirir, görevlerin en iyi şekilde yürütülmesini sağlar ve mahsul verimini ve kârlılığı artırır. Genel merkezi Launceston, TAS 'de bulunan Bitwise Agronomi, 11-50 çalışanı ile Bilgi Teknolojileri ve Hizmetleri sektöründe faaliyet göstermektedir. Daha fazla bilgi için, adresindeki web sitesini ziyaret edin. http://www.bitwiseag.com.
Çözüm
Bitwise Agronomi GreenView, yapay zeka aracılığıyla doğru ve güvenilir mahsul verimi tahminleri sunan, meyve ve üzüm yetiştiricileri için oyunun kurallarını değiştiren bir teknolojidir. Önce çiftçi yaklaşımı, mevcut tarım makineleriyle kolay entegrasyonu ve daha iyi mahsul yönetimi için değerli içgörüleri ile GreenView, karlarını iyileştirmek ve rekabetçi tarım pazarında önde olmak isteyen yetiştiriciler için vazgeçilmez bir araç olmaya hazırlanıyor.
GreenView, bağcıların özel ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli fiyatlandırma planları sunar. Yıllık $2.000 olarak fiyatlandırılan Temel plan, sınırsız yükleme, ham veri, toplam arazi büyüklüğü 50 hektara kadar olan bir çiftlik için destek, haritalar ve bir verim hesaplayıcı içerir. Daha gelişmiş özellikler için, yılda $3.500 olan Premium plan, sınırsız yükleme, raporların bulunduğu bir pano, toplam arazi büyüklüğü 70 hektara kadar olan bir çiftlik için destek, canlı etkileşimli haritalar ve bir verim hesaplayıcı sağlar.
Daha kapsamlı operasyonlar için, yıllık $5.000 için mevcut olan Nihai plan, sınırsız yükleme, raporların bulunduğu bir pano, toplam arazi büyüklüğü 150 hektara kadar olan iki çiftlik için destek, canlı etkileşimli haritalar ve bir verim hesaplayıcı sunar. Özel bir çözüme ihtiyaç duyanlar için GreenView, Ismarlama bir plan sunar. Birden çok çiftliği, 150 hektarın üzerindeki arazi boyutlarını, ek özelliklere sahip canlı etkileşimli haritaları ve özel bir verim hesaplayıcıyı destekleyen bir programı özelleştirmek ve fiyatlandırma için GreenView ekibiyle iletişime geçebilirsiniz.
İşletmeniz için doğru planı seçin ve GreenView'ün gelişmiş teknolojisinden yararlanmaya bugün başlayın.