Компанія Croptimistic Technology повідомила про отримання патенту США на процес SWAT CAM — автономну систему зйомки в полі та аналітики посівів і бур’янів із застосуванням машинного навчання. За даними компанії, у 2025 році рішення перевищило 1 млн акрів картографованих площ у західній Канаді.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Agropages.
AgTech-компанія Croptimistic Technology оголосила про отримання патенту США на процес SWAT CAM — автономний продукт для польової зйомки та аналітики посівів. Патент має назву Method and System for Automatically Capturing and Extracting Data From Images of Agricultural Field Crops and Weeds Using Machine Learning Processes і стосується автоматичного захоплення зображень та вилучення даних із них за допомогою процесів машинного навчання.
Повідомлення про патент збіглося з комерційним етапом розвитку продукту: за інформацією компанії, у 2025 році SWAT CAM перевищив позначку 1 млн акрів картографованих площ у західній Канаді — це третій сезон роботи рішення. Також у Croptimistic зазначили, що очікують подальших патентних погоджень в інших країнах, зокрема в Канаді.
Як працює SWAT CAM і для чого його застосовують
SWAT CAM позиціонують як альтернативу ручному підрахунку густоти стояння рослин, який зазвичай потребує виїзду в поле та підрахунків у кількох точках. Під час звичайних польових операцій система автономно збирає зображення та масштабує оцінку по всьому полю: далі моделі машинного навчання витягують із масиву фото дані про популяції культур і бур’янів.
У компанії пояснюють, що це дає змогу агрономам і фермерам оцінювати варіабельність сходів і розвитку в межах зон SWAT MAPS по всьому господарству без додаткових виїздів і трудовитрат. Окремо зазначається практичний контекст для виробника: потреба в стабільній та оптимальній густоті стояння в зонах і між полями на тлі високої вартості насіння.
Технічні характеристики та параметри
- Зйомка: автономне захоплення зображень кожні 60 футів.
- Камери: дві камери, встановлені на польовому обприскувачі.
- Обсяг даних: тисячі зображень на поле (за описом компанії).
- Аналітика: застосування моделей машинного навчання для вилучення даних про популяції культур і бур’янів.
- Точність моделей підрахунку: прогнозування в межах 6% від фактичних підрахунків (за даними компанії).
- Культури (оновлення на 2026 рік): суттєво покращені моделі для пшениці, вівса, ячменю, канаркового насіння; нові бета-моделі для сочевиці та льону.
- Режим роботи: зйомка під час обприскування від світанку до сутінків; компактне виконання для монтажу на штанги обприскувача.
Що кажуть розробники
«SWAT CAM — це більше, ніж одна модель; це система, що безперервно навчається, і дані кожного сезону роблять наступний реліз точнішим, надійнішим і більш релевантним для виробників, які від нього залежать», — зазначив Erfan Khalaji, AI and Data Scientist у Croptimistic.
«Систему SWAT CAM спроєктували так, щоб вона автономно захоплювала високоякісні зображення під час обприскування від світанку до сутінків у компактному форматі, який легко монтується на штанги будь-якої моделі обприскувача», — повідомив Hardware Director Mark Marianchuk.
«Наша мета — надати фермерам недороге, високощільне картографування варіабельності становлення посівів», — додав Systems Engineering Manager Jason Harmon.
Польові випробування наступного покоління та доступність
У Croptimistic повідомили, що проводять польові випробування наступного покоління апаратної частини SWAT CAM — з оновленими камерами, кріпленнями та бортовими можливостями, спрямованими на покращення користувацького досвіду й агрономічної інформативності. Також компанія заявила, що чинні користувачі SWAT CAM отримають оновлене обладнання після його релізу без додаткової оплати.
SWAT CAM доступний лише користувачам SWAT MAPS, оскільки аналітика прив’язана до зон SWAT MAPS. Серед інших сценаріїв застосування в компанії називають створення карт для змінного внесення фунгіцидів у режимі on/off, коли супутникові знімки є неякісними або недоступними через хмарність чи дим. Також зазначено, що певна кількість систем ще є в наявності для сезону весни 2026 року.