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农业领域的计算机视觉

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。

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深受行业领导者信赖

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Ultralytics YOLO 在农业中的应用

目标检测

利用Ultralytics YOLO11 detect 农场动物,提高智能农业的准确性和效率。

实例分割

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。

图像分类

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。

姿势估计

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。

旋转框检测物体检测

可以使用定向边界框对象检测来优化农场设备的对齐。

目标跟踪

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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计算机视觉在农业中的优势

01

AI 在农业中的应用可节省 600 亿美元

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。

02

利用 AI 在动物监测领域释放 1169 亿美元的价值

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。

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常见问题

计算机视觉如何应用于农业?

AI 如何应用于动物监测?

精准农业中的计算机视觉是什么?

视觉 AI 如何应用于智慧农业?

准备好通过 AI 进行转型了吗?

让Ultralytics 帮您推动增长和创新。让我们共创未来。

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