YOLOvME：作物病害检测与提高农业效率

我们采访了克林顿-阿纳尼（Clinton Anani），了解他如何利用人工智能克服作物病害问题。

克林顿是一名软件和机器人工程师，也是一名充满激情的深度学习工程师。他还是3Farmate Robotics Limited 的联合创始人兼首席执行官，该公司是一家农业科技研发初创企业，致力于利用最先进的机器人技术和人工智能制造自动化机械，以解决农业部门人工劳动效率低下的问题。

克林顿喜欢制造机器人！不过，他对机器的兴趣始于更早的孩提时代。这种好奇心最终将他引向了人工智能。大约 3 年前，克林顿开始接触人工智能，当时他对这一领域几乎一无所知。他跟着几十个教程，做出了令人惊叹的作品。但是，克林顿仍然无法在人工智能领域独当一面。于是，他决定深入研究机器学习。克林顿主要在 Coursera 和 Udacity 上选修了顶尖大学和机构的课程。克林顿表示，他从安德鲁-吴（Andrew Ng）那里学习的关于深度学习的课程对他取得今天的成就影响特别大。

克林顿从 2021 年初开始使用 YOLOv5从 2021 年初开始使用。

3Farmate Robotics 解决了食品生产行业的两个问题：

‍1.为农业部门提供数字化农业工具，以提高效率和产量。

2. 提供高效的劳动力，以耕种土地并最大限度地发挥其潜力。

对于这两个行业来说，农业领域的人工智能都至关重要。农作物病害一直困扰着农场，每年都会毁掉数百英亩的粮食作物。造成这种破坏的原因是分析作物病害的过程极其缓慢，而且需要人工操作，提出解决方案也需要很长时间。

现有的解决方案通常需要植物病理学家亲临农场，进行调查，收集一些数据，然后在一两周内提出调查结果，而在这一两周内，病害/侵染将继续蔓延。认识到这一过程效率低下，显然有改进的机会：既能当场识别作物病害，又能在几秒钟内提出解决方案。因此，人工智能被认为是解决这一问题的最佳选择。

在选择人工智能模型时，有大量的选项可供选择。然而，YOLOv5 在克林顿之前的工作中不断提供出色的结果和准确性，使他考虑将其用于他们的数字工具和嵌入式系统。

为什么YOLOv5 容易合作？

观看：通过YOLOv5 进行作物分析，获得健康食品。

YOLOv5 模型的培训超级简单，使用起来非常方便。在模型部署方面，我们有基于网络的部署、移动部署和嵌入式系统部署。

"克林顿说："在不久的将来，我们将寻求对水果和蔬菜进行实时质量评估，为此，YOLOv5 。

对于初学人工智能的人，您有什么建议？

对于刚刚接触人工智能的人来说，我建议找到一份非常好的人工智能学习路线图，并严格按照路线图进行学习。如果你错过了人工智能的基础（微积分、统计学和微分方程），你将很难使用人工智能系统，也很难处理现实世界中的人工智能项目。因此，请慢慢来，享受旅程。

3Farmate Robotics 提供了一个由人工智能驱动的平台，用于分析作物、检测感染并提出建议，支持多种作物。该平台重量轻，可在任何手机上运行。通过以下方式了解 3Farmate Robotics 的最新动态 Linkedin.

了解YOLOv5 和 Vision AI 如何改变农业行业 农业.

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