利用计算机视觉重塑农业，通过使用 Ultralytics YOLO 模型赋能智能农业，以促进作物和动物监测，实现更智能、更高产的耕作。
利用 Ultralytics YOLO11 检测农场动物，提高智慧农业的准确性和效率。
YOLO11 帮助识别和分割图像中的作物、害虫和杂草，从而实现高效的精准农业。
农业中的计算机视觉可用于对植物图像进行分类，以检测早期阶段的疾病。
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。
利用集成YOLO11的无人机监控牲畜，支持目标跟踪，从而简化流程。
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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。
人工智能被用于动物监测，以跟踪动物的活动、了解其行为并实时发现健康问题。计算机视觉可以帮助农民更好地管理牲畜，改善动物护理并提高农场运营效率。
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 AI 可用于处理来自摄像头的视频和图像数据，以监测智慧农业中的农作物和牲畜。它可以检测害虫、动物和设备，识别疾病，并分析生长模式，以帮助农民做出更好的决策。
让 Ultralytics 助您推动增长和创新。让我们携手塑造未来。
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