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YOLOvME:作物病害检测与提高农业效率

了解克林顿-阿纳尼(Clinton Anani)在农业领域使用人工智能、利用YOLOv5 克服作物病害的历程,请访问Ultralytics 。探索农业科技的未来。

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

农业检测YOLOv5

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.

我们也希望关注您的YOLOv5 使用案例!在社交媒体 @Ultralytics 上用 #YOLOvME 标记我们,就有机会被报道。

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