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。
Ultralytics detect 动物，提升智能农业的准确性和效率。
YOLO26可识别并segment 图像中的segment 、害虫和杂草，助力高效精准农业。
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。
YOLO26可帮助理解动物姿势与健康状况，优化护理并实现更完善的动物监测。
可以使用定向边界框对象检测来优化农场设备的对齐。
采用YOLO26集成无人机监控牲畜，支持目标追踪并优化流程。
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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。
让Ultralytics 帮您推动增长和创新。让我们共创未来。
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