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时间：2024-05-29 11:16:01
作者：欧陆注册科技
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计算机视觉AI正在帮助农民提高产量并加强全球粮食供应。机器学习的进步带来了一系列帮助种植者监控和保护作物的应用。
然而，这些重要的用例是通过数据标注实现的，数据标注是创建AI模型从中学习的训练图像的过程。如果这些训练数据不能反映现实世界农业的现实，那么AI模型可能无法发挥应有的作用。克服训练数据中的偏见将有助于精准农业AI模型发挥其潜力。
令人兴奋的应用
以下农业领域的人工智能用例有望提高作物生产的效率和盈利能力：
· 空中作物监测： 由人工智能系统驱动的无人机可以让农民准确了解他们的作物。这些机器可以自主监控大片农田，并为种植者提供有价值的信息，例如颜色和密度。农民还可以使用无人机在难以到达的地区喷洒农作物。
· 生长监测：人工智能模型可以借助数据标注检测植物大小和颜色的变化。具有这种能力的人工智能系统可以远程监测作物，并对植物健康状况不佳、缺水和营养缺乏提供预警。
· 成熟度检测：对于农民来说，在正确的成熟度下采摘水果作物至关重要。人工智能系统可以识别水果的颜色，然后评估它们的成熟程度。当水果充分成熟时，可以向种植者发送警报，以确保最佳产量。
· 疾病检测：可以训练作物监测系统识别有害疾病和寄生虫。当叶子或果实上出现疾病迹象时，人工智能模型可以提醒农民采取行动保护他们的作物。
为了有效地训练精准农业的数据，需要多样化。如果要克服偏见，开发人员需要考虑以下因素：
· 气候差异：世界上不同的种植区有不同的气候。这会影响天气条件和光照水平。使用来自一个气候区域的图像训练的模型在呈现来自其他地方的图像时可能效果较差。
· 多样化的景观：不同国家/地区的农业景观可能大相径庭。适用于北美领域的模型在亚洲可能效果不佳。训练数据反映这些不同的环境非常重要。
· 能见度和光照水平：作物监测系统需要能够在低光照条件和恶劣天气下工作。为了实现这一点，训练图像必须反映不同的能见度条件。
· 寻找合适的图像质量
· 对于精准农业开发人员来说，寻找合适的图像可能是一个挑战。
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