利用计算机视觉重塑农业,使用Ultralytics YOLO 模型加强作物和动物监测,实现更智能、更高产的农业。
利用Ultralytics YOLO11 detect 农场动物,提高智能农业的准确性和效率。
YOLO11 可帮助识别和segment 图像中的作物、害虫和杂草,从而实现高效的精准农业。
农业领域的计算机视觉可用于植物图像classify ,以便在早期阶段detect 病害。
YOLO11 可以帮助了解动物的姿势和健康状况,优化护理并更好地监测动物。
可以使用定向边界框对象检测来优化农场设备的对齐。
使用YOLO11 集成式无人机监控牲畜,支持物体跟踪,简化流程。
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视觉 AI 可以通过自动化库存、优化存储和减少设备维修来降低成本,到 2030 年,农业方面的成本节约将高达 600 亿美元。
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借助提高连接性的 AI 工具,农民可以改善动物监测,为该行业的产出贡献 7.7%,同时提高盈利能力。
农业中的计算机视觉可用于分析无人机和传感器的图像,通过自动化灌溉和收割等关键流程,提高农业效率并支持可持续发展目标。
人工智能可用于动物监控,实时track 动物的行动、了解动物的行为并发现健康问题。计算机视觉可以帮助农民更好地管理牲畜,改善动物护理,提高农场运营效率。
计算机视觉在精准农业中的应用包括使用 AI 驱动的图像分析来评估植物健康状况、土壤条件和环境因素,从而制定有针对性的解决方案,专注于提高作物产量。
视觉人工智能可用于处理来自摄像头的视频和图像数据,以监控智能农业中的作物和牲畜。它可以detect 害虫、动物和设备,识别疾病,分析生长模式,帮助农民做出更好的决策。
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