Pildimärkuste roll põllumajanduses ja põllumajanduses
An pildi annotatsioon on oluline igasuguste masinõppepõhiste AI mudelite jaoks. Tehisintellekt on täiustatud seadmete ja tehnikate abil muutnud põllumajanduse tootlikumaks ja tõhusamaks.
Jah, roboteid, droone ja AI-toega seadmeid kasutatakse põllumajandussektoris laialdaselt erinevate ülesannete täitmiseks. Kõik need masinad töötavad arvutinägemispõhisel tehnoloogial. Neid AI-toega masinaid saab treenida piltide annotatsiooni abil loodud treeningandmete abil.
Pildi annotatsioon AI ja masinõppe jaoks
Pildi annotatsioon viitab andmete märgistamise tehnikale, mis muudab objektid masinate jaoks hõlpsasti tuvastatavaks. Masinõppe algoritmid kasutavad palju neid andmekogumeid. Pildi annotatsioon on mudeli väljatöötamise oluline osa.
Arvutinägemisel põhinevaid tehisintellekti mudeleid saab kõiki koolitada, kui neile antakse kvaliteetsed andmed ja õige algoritm. Piltide märkimise meetodeid on palju ja pilte märgitakse nende järgi ühilduvus mudeli ja muu teostatavuse abil.
PILDI MÄRKUSED PÕLLUMAJANDUSES
Põllumajandussektori piltide märkimine hõlmab paljude objektide (huviobjektide) annoteerimist vastavalt mudeli nõudele. Kõik, alates taimedest ja lõpetades viljade või maaga, on varustatud märkustega, et need oleks masinate jaoks hõlpsasti äratuntavad ja arusaadavad. Nüüd käsitleme pildi annotatsiooni tähtsust põllumajanduses ja põllumajanduses.
Pildi annotatsioon robootikale põllukultuuride tuvastamiseks
Puu- või köögiviljade korjamiseks peavad robotid suutma tuvastada põllukultuure, taimi ja taimestikku. Oluline on selliseid objekte täpselt tuvastada. Piirituskasti tehnikat kasutavaid pildimärkusi saab kasutada objektide märkimiseks, mis muudavad tehisintellekti põllumajanduses võimalikuks.
Pildi annotatsioon soovimatute kärpimiste tuvastamiseks
Põldude harimisel põllumajanduses ei kasvatata mitte ainult olulisi taimi, vaid ka soovimatuid kultuure. Pilte kasutatakse looduslike lillede, umbrohtude ja muude taimede esiletõstmiseks. See võimaldab masinal selle parema kasvu ja saagikuse tagamiseks eemaldada.
Robotid saavad tuvastada soovimatud põllukultuurid, kasutades nende koolitamiseks suurt hulka märkustega fotosid.
Pildi annotatsioon põllukultuuride tervise jälgimiseks
Nüüd saavad AI-toega seadmed, nagu droonid ja robotid, jälgida saagi küpsust. Selliste asjade tuvastamiseks kasutatakse pildi annotatsiooni tehnikat. On palju meetodeid, mis aitavad jälgida teie põllukultuuri tervist ja seisukorda, sealhulgas semantiline segmenteerimine ja muud populaarsed piltide märkimise tehnikad.
Geo Sensing of Fields Image Annotation
Piltide märkimise üks olulisemaid kasutusviise on mulla seisundi ja tervise tuvastamine. Jah, pildi annotatsioon on geoseire jaoks võimalik. See võimaldab teil enne põlluharimise või mitteharimise otsustamist kindlaks teha põllu seisukorra. Semantiline kujutise segmenteerimine võimaldab suuremahulist andmete genereerimist, et teostada sügavat õppimist agropõllul.
Labelify on kõige usaldusväärsem piltide märkimisteenuste pakkuja selles valdkonnas. Labelify pakub ka kvaliteetseid piltide annotatsiooniteenuseid põllumajandussektorile. Tehisintellektiga ettevõtted, kes otsivad droonide ja robotite koolitamiseks kvaliteetseid koolitusandmeid, saavad sellelt saidilt märkustega pilte hankida. See lahendus on skaleeritav, mis võimaldab neil luua väikese kuluga suuri AI-treeningu andmekogumeid.
See pakub andmeid mitte ainult põllumajanduse, vaid ka muude valdkondade kohta, nagu autotööstus, jaekaubandus ja autonoomsed sõidukid. Privaatsuse ja turvalisuse tagamiseks luuakse tehisintellekti koolitusandmed ülimalt turvalises keskkonnas.
Pildimärkused reaalajas aktsiahalduses
AI-toega masinad muudavad loomakasvatuse lihtsamaks ja produktiivsemaks. Jah, AI-toega droonid saavad jälgida loomi ülikoolilinnakus ja väljaspool seda. Pildi annotatsioon on veel üks tehnika, mis muudab need loomad erinevates olukordades hõlpsasti tuvastatavaks. Loomi saab täpselt identifitseerida semantilise kujutise segmenteerimise ja piiravate kastide abil.
