计算机视觉在农业中的应用潜力！
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2021-10-30 14:41
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作者：Product Fingerprint
翻译：仿佛若有光
前言：
技术和创新时代正在迅速改变我们今天的生活。 此类技术的潜力超出了我们的想象。 计算机视觉等先进技术的出现正在为各行各业做出巨大贡献。 在多个行业中，农业就是这样一个已经开始将计算机视觉纳入其运营模式的行业。
农业被认为是促进经济发展的部门，使每个国家都在全球市场上脱颖而出。 产量大的国家在出口市场上占主导地位。 然而，一些国家面临着高劳动力成本、不发达的方法以及缺乏自动化导致更高的生产成本。
人类通过大脑处理的视觉来解释现实世界，以了解周围环境。 随着世界被类人能力所吞没，计算机视觉的分支旨在训练计算机解释和理解视觉世界。 通过计算机视觉，机器可以准确地识别和检测物体，分析一系列图像并做出有意义的解释。
计算机视觉领域正在农业中站稳脚跟。从提高生产力到通过自动化降低生产成本，计算机视觉改善了农业部门的整体运作。
本文深入探讨了计算机视觉在农业中的潜力及其贡献。
计算机视觉在农业中的潜在用途
农业行业见证了计算机视觉-人工智能 (AI) 模型在种植、收获、天气条件的高级分析、除草和植物健康检测和监测等领域的多项贡献。今天存在的一些最值得注意的贡献是：
基于无人机的作物监测
近年来，无人机技术因其自主飞行能力而占领了大量市场。 无人机已成为精准农业和农业的重要因素。 无人机具有飞行和覆盖很远距离的能力，可以通过预装的摄像头捕获大量数据。 可以训练支持计算机视觉的相机检测不利条件、作物健康信息、整个农田的鸟瞰图，并通过其地理传感可能性识别土壤条件。 语义分割和图像注释等技术是检测和识别特定对象的方法。
产量分析
用于构建SOTA模型的深度学习技术的组合用于作物产量分析。从无人机、卫星图像和关于氮含量、湿度、天气条件和土壤因素的关键信息收集的数据的使用被输入到经过训练的智能系统中，以处理大量复杂数据。 此类分析的报告使我们能够事先获得重要的预测。 这种方法有助于人员管理，并为意外的自然中断做好准备。
用于作物分级和分拣的智能系统
人工智能驱动的计算机视觉机器在农业中需求量很大。 自动化单调和耗时的任务的可能性，例如分拣好和错误的作物，并在其中找到合适的作物以满足运输要求，这对农业来说是一个福音。 它正在成为不可或缺的一部分，因为智能系统可以识别作物的寿命并找到作物中感染的百分比，从而减少作物损失。 水果和蔬菜根据其质量进行分级，以找出哪些批次的产品应该先发货，哪些批次的产品可以保存更长的时间并可以发送到远方。
自动喷洒农药
在农业中，喷洒农药以挽救农产品是一种常见做法。 基于计算机视觉的无人机和设备在市场上的需求正在稳步增长。 这些机器可以监测和检测受感染的作物，并根据需要喷洒适量的农药。 这种贡献可以避免农场主吸入任何杀虫剂。
表型分析
如今，使用表型来确定精准农业的作物性状得到了广泛的应用。 先进的计算机视觉算法使表型分析成为一种有效的方法。 计算机视觉算法与图像处理功能相结合，以消除图像中不需要的作物数据或信息，同时仅保留有关精确测量的相关信息。 深度估计、颜色增强、识别和分割感兴趣区域等技术是提供可靠结果的可能性，以便对获取的信息进行进一步分析。 这些信息显着改善了作物品种。
森林信息
具有计算机视觉的智能系统和无人机的空中能力使得获取分布在几英亩土地上的树木数据成为可能。 一些可能的基于检测的活动是树木检测、树木分类及其类型、茎分析数据、产量估计、树木健康、未利用土地、耕地边界和排水信息。
家畜
大多数农业和农业与牲畜密切相关。 计算机视觉可以识别牲畜的数量、健康状况和生长情况，以获得有关收获质量的重要信息。
智慧农业
在计算机视觉和人工智能研究中，引起关注的主题是自动拖拉机，用于在没有人工干预的情况下执行与耕作相关的任务。
最后
人工智能跨学科的贡献正在不断扩大。随着深度学习模型不断变得更加智能，它们可以非常轻松地处理复杂的任务。农业是一个可以从技术中获益的部门。由于一些国家无法满足需求和供应要求，因此必须采用有助于提高生产效率并提高整体效率的技术。计算机视觉正在朝着农业迈出正确的步伐。尽管存在挑战，但与市场上的每项技术一样，人工智能驱动的计算机视觉产品在完全采用该技术之前需要解决相关问题。在实施此类先进技术之前，有几个因素需要注意。然而，随着技术的进步和变革，我们正在踏入数字化的世界。拥抱积极因素以利用未来技术实现最佳农业生产力是正确的。
原文链接：
https://medium.com/swlh/computer-vision-in-agriculture-d84b69c6858e
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