10 июня 2025 г.
Узнайте, как компьютерное зрение в гидропонном земледелии позволяет отслеживать состояние растений, автоматизировать мониторинг и обеспечить устойчивое выращивание культур без почвы.
Когда мы думаем о сельском хозяйстве, мы обычно представляем себе растения, растущие в почве. Однако гидропонное земледелие использует другой подход. Оно сосредоточено на выращивании растений в воде, обогащенной питательными веществами, без использования почвы. Этот метод помогает растениям расти быстрее, используя при этом меньше места и воды. Это отличный вариант для районов с ограниченными сельскохозяйственными угодьями.
Ожидается, что к 2027 году мировой рынок гидропонных культур достигнет примерно 53 миллиардов долларов. Однако такой рост сопряжен с некоторыми проблемами, особенно в том, что касается поддержания здоровья растений на крупных фермах.
Многие гидропонные фермы находятся в закрытом помещении, а это значит, что даже небольшие проблемы, такие как низкий уровень питательных веществ или первые признаки заболевания, могут быстро распространиться и повредить урожай. Ручная проверка и контроль каждого растения могут отнимать много времени и приводить к ошибкам. Именно здесь могут помочь такие технологии, как компьютерное зрение.
Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта (ИИ), которая включает в себя обработку и понимание визуальных данных. Оно может быть использовано для решения проблем гидропонного земледелия путем автоматического мониторинга растений с помощью камер и анализа изображений.
Например, модели искусственного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут быть обучены выявлять признаки стресса, болезни или недостатка питательных веществ в растениях. Такие модели позволяют в режиме реального времени решать задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, на больших закрытых фермах, что дает фермерам возможность быстро реагировать на проблемы до их распространения.
В этой статье мы рассмотрим, как гидропонное земледелие с помощью искусственного интеллекта от Vision повышает эффективность, сокращает трудозатраты и поддерживает устойчивое сельское хозяйство. Давайте начнем!
Гидропонное выращивание - это метод выращивания растений без использования почвы. Растения помещаются в среду для выращивания и питаются раствором на водной основе, содержащим необходимые питательные вещества. Такая контролируемая среда позволяет культурам расти быстрее, потреблять меньше воды и занимать меньше места по сравнению с традиционным земледелием.
В районах, где не хватает земли или качество почвы оставляет желать лучшего, гидропоника может стать практичным решением. Интересно, что концепция беспочвенного земледелия возникла еще в древние времена, когда такие цивилизации, как вавилоняне и ацтеки, разработали ранние формы беспочвенного земледелия.
Хотя гидропоника имеет древние корни, современные технологии превратили ее в высокотехнологичное решение для современных сельскохозяйственных нужд. Передовые системы теперь доставляют воду и питательные вещества непосредственно к растениям. Например, при использовании метода питательной пленки (NFT) на корни растений наносится тонкий слой воды, а при аэропонике питательные вещества распыляются в виде тонкого тумана на корни, подвешенные в воздухе.
Однако по мере расширения ферм следить за отдельными растениями становится все сложнее. Даже небольшие изменения в цвете или форме листьев и стеблей могут быть ранними признаками стресса или болезни. Выявить эти проблемы на ранней стадии очень важно, чтобы предотвратить их распространение по всей ферме. Регулярный мониторинг посевов и оперативные действия необходимы для поддержания здоровья культур и обеспечения стабильных урожаев.
Как и в традиционном сельском хозяйстве, здоровье растений в гидропонике зависит от правильных условий. Даже незначительный дисбаланс таких факторов, как питательные вещества, температура или влажность, может вызвать такие проблемы, как пожелтение листьев, замедление роста или болезни. Поскольку гидропонные системы основаны на контролируемой среде, любое нарушение может повлиять на большое количество растений за короткое время.
Компьютерное зрение дает фермерам возможность лучше следить за урожаем. Камеры могут быть установлены над зонами выращивания, например, над лотками, полками или вертикальными стеллажами, или закреплены на рельсах, которые перемещаются вдоль рядов. Эти камеры могут вести круглосуточную съемку, создавая визуальную шкалу роста каждого растения.
Эти изображения также могут быть проанализированы моделями искусственного интеллекта Vision AI, такими как YOLO11, которые могут обнаруживать отдельные растения, отделять листья от фона, классифицировать стадии роста и отслеживать видимые изменения с течением времени. Таким образом, легче определить, что с растением или группой растений что-то не так.
Например, если на нескольких растениях начинают появляться бледные пятна, компьютерное зрение может распознать эту картину и выделить пораженный участок. Превращая изображения в действенные идеи, Vision AI помогает фермерам быстро реагировать на потенциальные проблемы, сокращать ручной труд и сохранять урожай здоровым и продуктивным.
Теперь, когда мы обсудили, как компьютерное зрение улучшает гидропонные системы, давайте посмотрим на некоторые реальные приложения, где эта технология уже приносит пользу.
На гидропонных фермах растения часто выращивают в плотно упакованных лотках, которые необходимо перемещать на разных стадиях роста. Перемещение лотков может улучшить освещение, упростить уход за растениями или подготовить их к сбору урожая. На больших фермах на это уходит много времени и сил.
Автономные роботы, интегрированные с компьютерным зрением, могут облегчить этот процесс. При перемещении роботов по теплице компьютерное зрение поможет определить состояние каждого растения.
Интересный пример - Grover, робот для теплиц, предназначенный для транспортировки крупных модулей растений, некоторые из которых весят до 1000 фунтов. Он использует датчики для безопасной навигации и применяет искусственный интеллект Vision AI для мониторинга состояния растений. Благодаря тому, что роботы, подобные Grover, справляются с перемещением и оценкой состояния растений, они обеспечивают бесперебойную ежедневную работу и помогают сократить потребность в ручном труде в системах контролируемого земледелия.
Гидропонные фермы не всегда требуют больших площадей. Небольшие установки можно установить в таких местах, как офисы, школы или больницы, чтобы выращивать свежую зелень в закрытом помещении. Такие установки часто используются для обучения, оздоровительных программ или производства местных продуктов питания. Однако ежедневное управление ими может оказаться непростой задачей. Персонал может быть занят или не иметь опыта в уходе за растениями, что затрудняет постоянное обслуживание.
Чтобы облегчить работу, можно использовать датчики, камеры и компьютерное зрение, чтобы следить за состоянием растений в течение дня. Возьмем, к примеру, микрофермы Babylon. Их установки для выращивания растений предназначены для закрытых помещений, где люди могут не иметь опыта ведения сельского хозяйства. Каждое устройство использует встроенные камеры для наблюдения за ростом растений и отправляет полезные обновления и советы по уходу через приложение, что упрощает обслуживание.
Выращивание культур несколькими партиями означает, что растения созревают в разное время. Чтобы управлять этим, фермерам необходимо знать, какие растения уже готовы, а какие еще развиваются. Компьютерное зрение может помочь в этом, интерпретируя изображения, определяя местоположение растений и классифицируя стадии их роста.
Такой подход позволяет осуществлять неинвазивный мониторинг, то есть фермеры могут отслеживать состояние и развитие растений без физического воздействия на них. Регулярно анализируя изображения, система может отслеживать прогресс в течение долгого времени и выявлять закономерности, указывающие на приближение зрелости растения.
Вот более подробный обзор того, как это работает:
Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения в гидропонном земледелии:
Несмотря на многочисленные преимущества использования искусственного интеллекта в гидропонном земледелии, следует помнить и о некоторых ограничениях. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:
Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, позволяют быстрее и точнее отслеживать состояние растений, стадии роста и общие показатели урожая. От обнаружения ранних признаков стресса до помощи в планировании сбора урожая - системы, основанные на компьютерном зрении, позволяют сократить ручной труд и сделать повседневные задачи более последовательными.
По мере развития технологии искусственного зрения она становится все более простой в использовании, адаптируемой к различным типам культур и масштабируемой для фермерских хозяйств любого размера. Благодаря растущей доступности и точности компьютерное зрение станет одним из основных инструментов в будущем эффективного сельского хозяйства, основанного на данных.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы узнать больше о компьютерном зрении. Изучите различные варианты применения ИИ в розничной торговле и компьютерного зрения в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работать с Vision AI уже сегодня!
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
.webp)
