Notice: getimagesize(): Read of 8192 bytes failed with errno=21 Is a directory in /home/www/feke.wi24.hu/www/magro.feke.wi24.hu/protected/class/controller/AgronewsController.php on line 221

Notice: getimagesize(): Error reading from /home/www/feke.wi24.hu/www/magro.feke.wi24.hu/public/cms/news/46/news_21146/! in /home/www/feke.wi24.hu/www/magro.feke.wi24.hu/protected/class/controller/AgronewsController.php on line 221

Warning: Trying to access array offset on value of type bool in /home/www/feke.wi24.hu/www/magro.feke.wi24.hu/protected/class/controller/AgronewsController.php on line 222
Környezetvédelem és intelligens gazdálkodás – mindenre figyelnek az okos kamerák - MAGRO (title)!

Hogyan változtathatják meg a képek és az adatok az agrár-élelmiszeripari ágazatot? A folyamatok könnyebb irányítása és hatékonyabb tervezése – ezek a követelmények a mezőgazdaság és az élelmiszeripar életében is fontos szerepet játszanak.

A fenntarthatóságra és az ellátásbiztonságra vonatkozó magas szintű követelmények és a hatékony termelés szükségessége közvetlen konfliktusba kerül egymással.

A különböző formájú és színű szerves termékeket nehéz leírni azokkal a szabványosított algoritmusokkal, amelyekkel az ipari kamerák általában dolgoznak (Fotó: Pixabay)

A hálózatba kapcsolt eszközök és az automatizálás ezért ezekben az ágazatokban is egyre inkább előtérbe kerül. A kamerák itt fontos szerepet játszanak. A műtrágyák optimális kijuttatásától kezdve a termékek és a növekedési fázisok vizuális nyomon követésén át az élelmiszerek feldolgozásáig támogatják a munkafolyamatokat.

Kulcsfontosságú technológia a mesterséges intelligencia. A különböző formájú és színű szerves termékeket nehéz leírni azokkal a szabványosított algoritmusokkal, amelyekkel az ipari kamerák általában dolgoznak.

Aki olyan alkalmazásokat akar megvalósítani, amelyekben a legkülönbözőbb jellemzőkkel rendelkező tárgyakat – például zöldségeket vagy gyümölcsöket – megbízhatóan fel kell ismerni, nem hagyhatja figyelmen kívül a mesterséges intelligenciával történő képfeldolgozást.

Az intelligens információgyűjtő és -elemző rendszerek szintén értékes eszköznek számítanak, ha állapotok felismeréséről, döntések meghozataláról és nyomon követési folyamatok elindításáról van szó. Néhány, a gyakorlatban már bevált példa a kamerák akalmazásáról.

Diócsomagok tartalmának meghatározása és ellenőrzése

Ha a minőségbiztosításban a csomagolás után ellenőrizni szeretné a diófélék arányát, akkor a kézi kiértékelési folyamatokat egy IDS NXT kamerával helyettesítheti. A képfeldolgozás közvetlenül a kamerán történik egy előre betanított neurális hálózat segítségével, amely automatikusan meghatározza a számot és az arányt. A kamera emellett egyéb vizuális ellenőrzéseket is el tud végezni, például azt, hogy a diófélék sérültek-e vagy nagyobbak/kisebbek-e a szokásosnál.

Fenntartható akvakultúra biztosítása

Az akvakultúrában a halgazdaságok átlagosan a potenciális bevételek 40%-át veszítik el, mert a halakat nem optimális tenyésztési körülmények között tartják. Egy intelligens kamerarendszer kémiai-fizikai érzékelőkkel kombinálva felügyeli az állatok jólétét, és biztosítja a jobb vízminőséget és a helyes takarmánygazdálkodást.

A növény állapotának és betakarítási szakaszának felismerése

Az intelligens kamerák felismerik a zöldségek növekedési szakaszát és magasságát. Ez az információ felhasználható például a zöldségfajták azonosítására, az optimális betakarítási idő meghatározására és a vágókések pozíciójának pontos beállítására. A mesterséges intelligencia segíthet a sérült foltok azonosításában is, így az érintett termékeket kiválogatják, és nem dolgozzák fel őket.

Gyomok azonosítása a szabadföldi ültetvényekben

A traktorok kitámasztóira szerelt kamerák segítségével ellenőrizhető a talaj, és ellenőrizhető, hogy az ültetési folyosón található-e gyomnövény. Ha a gyomokat észlel, a traktor kémiai műtrágyával permetezheti a talajt, hogy eltávolítsa azokat, és biztosítsa a növények akadálytalan növekedését. A mesterséges intelligencia nagy sebességgel és megbízhatósággal azonosítja a gyomokat.

(Forrás: en.ids-imaging.com)

Megosztás

További híreink

Ez itt a galéria tesztje, az utolsó

2025.05.08.

Ez a galéria teszt lead-je, megnézzük, tuti lesz.Ez a galéria teszt lead-je, megnézzük, tuti lesz.Ez a galéria teszt lead-je, megnézzük, tuti lesz.Ez a galéria teszt lead-je, megnézzük, tuti lesz.Ez a galéria teszt lead-je, megnézzük, tuti lesz.

Itt vannak a fiatal mezőgazdasági termelők elindulási és beruházási-, valamint a mezőgazdasági kisüzemek beruházási támogatásának részletei

2024.12.20.

Megjelent a Fiatal mezőgazdasági termelők elindulásának és beruházásainak támogatása című pályázat tervezete. Mivel a kiírás nem végleges, így a feltételek változhatnak, de azért érdemes készülni, mert a főbb szempontok nem fognak változni. Íme, a részletek.

test

2024.08.26.

lead

OneSignal teszt

2024.08.26.

OneSignal teszt OneSignal teszt

teszt2

2024.08.26.

teszt

2024.08.26.

Legújabb hirdetések

Partnerhírek
Partner

Legyen gyönyörű kertje: mutatjuk a legfontosabb nyár végi kerti munkák listáját

2024.06.14.

A nyár végi kerti munkák legfontosabbika a gyümölcsök, zöldségek betakarítása. Sok fogyasztásra kerül, a többit lefagyasztással vagy befőzéssel eltehetjük élre.

Partner

A vízhiány és az állattenyésztés összefüggéseiről adott ki közleményt a NAK

2024.05.22.

A NAK közleménye szerint téves állítás terjed az európai közbeszédben az állattenyésztéssel kapcsolatban. Míg az állattenyésztés-ellenes narratíva képviselői rendre azt hangoztatják, hogy az ágazat veszélyezteti a lakossági ivóvízkészleteket, a tények mást mutatnak. Az objektív mutatókon alapuló kutatások szerint az állattenyésztés vízigényének nagy részét a zöld víz, azaz a csapadék biztosítja. 

Hirdessen a Magro.hu oldalon!

Válasszon prémium megjelenési megoldásaink közül!

Médiaajánlat
Kiemelt hirdetések a Piactéren
Hirdetésfeladás