Фото: із відкритих джерел
У США в садах і виноградниках використовують AI-камерну систему, яка збирає дані на рівні окремих дерев і допомагає планувати роботи в полі та рішення для ланцюга постачання. Розробник заявляє про точність прогнозу врожайності понад 95%.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Freshplaza.
У садах і виноградниках США впроваджують камеру з елементами штучного інтелекту для збору даних безпосередньо під час проходу техніки між рядами. Система, розроблена Orchard Robotics, встановлюється на трактори та інші сільгоспмашини й у русі фіксує великі масиви зображень, які далі перетворюються на показники для управління насадженнями та планування постачань.
Під час сканування система робить мільйони знімків, які аналізують для підрахунку плодів, оцінки їхнього розміру та кольору, темпів росту, стану крони, водного стресу, ознак хвороб і потенційної врожайності. Обробка відбувається на борту — на комп’ютері NVIDIA Jetson, що зменшує потребу передавати «терабайти» даних із господарств, де зв’язок може бути обмеженим. Після цього результати передаються на платформу FruitScope, де стан насаджень можна переглядати з деталізацією до окремого дерева.
За словами засновника та CEO Orchard Robotics Чарлі Ву, дані про кількість плодів дають змогу точніше розподіляти роботи з обрізування та проріджування з урахуванням неоднорідності всередині кварталів. Частина господарств інтегрує ці дані з точними обприскувачами та розкидачами, інші — передають завдання працівникам через мобільний застосунок.
«Найбільший ROI — через зменшення витрат на працю та ресурси», — сказав Чарлі Ву.
Окремий напрям використання — планування ланцюга постачання. У компанії повідомляють про точність прогнозу врожайності понад 95%, а самі прогнози застосовують для планування потреб у робочій силі, закупівлі контейнерів (bin), зберігання та програм продажів.
Частота сканувань залежить від господарства: одні проводять їх п’ять разів на рік, інші — до 25 разів. Середній показник, за даними компанії, — близько десяти сканувань за сезон.
Спочатку технологію розробляли для яблуневих садів, а нині її використовують у винному та столовому виноградарстві, на черешні, лохині, мигдалі, фісташці та цитрусових. Також триває розробка для граната, кави, полуниці та інших культур.
Orchard Robotics пропонує як самостійний, так і повний сервіс зі збору даних. Модель оплати — річна підписка з розрахунком на акр, яка включає доступ до програмної платформи, необмежену кількість сканувань і доступ до камерного обладнання. Компанія зазначає, що в полі працюють сотні таких систем, які сканують десятки тисяч акрів; основна частина клієнтів — у США, але розгортання також розширюють на інші країни.
Технічні характеристики та параметри
- Маса камери: близько 5 фунтів (2,3 кг).
- Монтаж: на трактори та інші сільгоспмашини.
- Обробка зображень: на борту, комп’ютер NVIDIA Jetson.
- Передача результатів: на платформу FruitScope з деталізацією до окремого дерева.
- Заявлена точність прогнозу врожайності: понад 95% (за даними Orchard Robotics).
- Частота сканувань: 5–25 разів на рік; у середньому близько 10 сканувань за сезон.
- Культури: яблука (початково), винний і столовий виноград, черешня, лохина, мигдаль, фісташка, цитрусові; у розробці — гранат, кава, полуниця та інші.