Spis treści
Rola adnotacji obrazu w rolnictwie i hodowli
Jakiś adnotacja obrazu jest niezbędny dla wszystkich rodzajów modeli sztucznej inteligencji opartych na uczeniu maszynowym. Sztuczna inteligencja sprawiła, że rolnictwo stało się bardziej produktywne i wydajne dzięki zastosowaniu zaawansowanego sprzętu i technik.
Tak, roboty, drony i urządzenia obsługujące sztuczną inteligencję są szeroko wykorzystywane w sektorze rolniczym do wykonywania różnych zadań. Wszystkie te maszyny działają w oparciu o technologię komputerowego widzenia. Te maszyny obsługujące sztuczną inteligencję można szkolić przy użyciu zestawów danych szkoleniowych utworzonych za pomocą adnotacji obrazów.
Adnotacja obrazu dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Adnotacja obrazkowa odnosi się do techniki etykietowania danych, która ułatwia maszynom identyfikację obiektów. Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują wiele z tych zbiorów danych. Adnotacja obrazu jest ważną częścią opracowywania modelu.
Wszystkie modele sztucznej inteligencji oparte na wizji komputerowej można trenować, jeśli otrzymają wysokiej jakości dane i odpowiedni algorytm. Istnieje wiele metod opisywania obrazów, a obrazy są opisywane zgodnie z nimi zgodność z modelem i innymi wykonalnościami.
ADNOTACJA OBRAZOWA w ROLNICTWIE
Adnotacja obrazkowa dla sektora rolniczego polega na opatrzeniu wielu obiektów (obiektów zainteresowania) zgodnie z wymaganiami modelu. Wszystko, od roślin po owoce czy ziemię, jest opatrzone adnotacjami, aby były łatwo rozpoznawalne i zrozumiałe dla maszyn. Omówimy teraz znaczenie adnotacji obrazu w rolnictwie i rolnictwie.
Adnotacja obrazu do robotyki w celu wykrywania upraw
Roboty muszą być w stanie wykryć uprawy, rośliny i florę, aby móc zbierać owoce lub warzywa. Ważne jest, aby dokładnie identyfikować takie obiekty. Adnotacje do obrazów wykorzystujące technikę ramki granicznej można wykorzystać do opisywania obiektów, dzięki którym możliwa jest sztuczna inteligencja w rolnictwie.
Adnotacja obrazu w celu wykrycia niepożądanych upraw
Podczas uprawy pól w rolnictwie ocenia się nie tylko ważne rośliny, które uprawia się, ale także rośliny niepożądane. Obrazy służą do podkreślania polnych kwiatów, chwastów i innych roślin. Umożliwia to maszynie usunięcie go w celu uzyskania lepszego wzrostu i plonów.
Roboty mogą wykrywać niechciane uprawy, wykorzystując do ich szkolenia dużą liczbę zdjęć z adnotacjami.
Adnotacja obrazu służąca do monitorowania stanu upraw
Teraz urządzenia obsługujące sztuczną inteligencję, takie jak drony i roboty, mogą monitorować dojrzałość upraw. Aby zidentyfikować takie rzeczy, stosuje się technikę adnotacji obrazowej. Istnieje wiele metod, które mogą pomóc w monitorowaniu zdrowia i kondycji upraw, w tym segmentacja semantyczna i inne popularne techniki adnotacji obrazowych.
Adnotacja obrazu obrazu z czujnikiem geograficznym
Jednym z najważniejszych zastosowań adnotacji obrazowych jest identyfikacja stanu i stanu gleby. Tak, w przypadku geodetekcji możliwe jest dodawanie adnotacji do obrazu. Pozwala to określić stan pola uprawnego przed podjęciem decyzji o jego uprawie. Semantyczna segmentacja obrazu pozwala na generowanie danych na dużą skalę w celu przeprowadzenia głębokiego uczenia się w obszarze agro.
Labelify jest najbardziej zaufanym dostawcą usług adnotacji graficznych w branży. Labelify oferuje również wysokiej jakości usługi adnotacji graficznych dla sektora rolnego. Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją poszukujące wysokiej jakości danych szkoleniowych do szkolenia dronów i robotów mogą uzyskać obrazy z adnotacjami z tej witryny. To rozwiązanie jest skalowalne, co pozwala na tworzenie dużych ilości zbiorów danych szkoleniowych AI przy niskim koszcie.
Oferuje dane nie tylko dla rolnictwa, ale także dla innych obszarów, takich jak motoryzacja, handel detaliczny i pojazdy autonomiczne. Aby zapewnić prywatność i bezpieczeństwo, dane szkoleniowe dla AI są tworzone w bardzo bezpiecznym środowisku.
Adnotacja obrazu do zarządzania zapasami na żywo
Maszyny wyposażone w sztuczną inteligencję sprawiają, że hodowla zwierząt jest łatwiejsza i bardziej produktywna. Tak, drony wyposażone w sztuczną inteligencję mogą monitorować zwierzęta na terenie kampusu i poza nim. Adnotacja obrazkowa to kolejna technika, która ułatwia identyfikację tych zwierząt w różnych sytuacjach. Zwierzęta można zidentyfikować z dużą precyzją za pomocą semantycznej segmentacji obrazu i ramek ograniczających.
