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中國是世界上典型的農業大國,農業領域的生產技術和發展狀況與國民生活水平緊密相關,事關糧食安全和每個人的基本福祉。隨著中國種植業產品需求不斷增加,傳統的種植手段和經營方式很難滿足日益增長的效率和精細化管理需求,智慧農業是中國農業技術體系提升的必然趨勢。人工智能能夠為資源的浪費,農藥配置不合理,農作物的產量不高,種植技術水平低下等問題提供有效的解決方案。

國科創(GUOKC)基于物聯網、自然語言處理、信息檢索、計算機視覺、機器學習和大數據技術為智慧農業提供綜合的解決方案。

物聯網技術:是指通過物體的聯網,運用信息傳感設備進行信息共享、交換與通信,實現遠程控制、智能化識別、定位、跟蹤和監管等功能來提高整個農業的效率,降低成本。利用物聯網技術能夠有效的實現農業數據挖掘以及構建農業生產決策系統。

自然語言處理:將農業領域以自由文本、表格、圖片、視頻、數據庫等形式存在的數據進行結構化處理,便于計算機識別。對相關概念進行細化,語句進行梳理,并根據不同領域分類,構建數據庫,進行智能處理,建立共享數據大平臺。

信息檢索:借助檢索工具,運用信息檢索技術為種植者提供所需信息,它包括信息收集、信息過濾、信息存取、信息索引和信息檢索等環節。用戶可以快速從信息集合中查找出所需要的信息,提高搜索的準確性以及靈活性。

計算機視覺:是指利用計算機實現人的視覺功能,感知、識別、判斷不同的農作物。應用不同產品的識別,如雜草識別,病蟲害識別,研發除草機器人從而構建精準智能除草系統,研發無人機噴射裝置提高病蟲害分辨的準確率,對農作物進行精準施肥、灌溉、噴藥,提高效率,大大減少對環境的污染,開發不同類型的機器人準確識別果實與樹葉,進行采摘,嫁接等。

機器學習:通過利用現有的農業大數據體系,對計算機模型進行訓練,從而實現對種植業生產結果,以及其資源配置等諸多方面的模擬和預測。

大數據技術:是指從農業各個不同方面的數據,例如農業地域數據、季節數據和周期數據等,快速獲得有價值信息的能力。通過大數據技術挖掘有效的數據并基于數據以及過往的經驗選擇最優決策。

技術應用示例

農業植被指數信息提取

土壤濕度信息提取

植株密度或者數量空間分析

土壤指數分析

倉儲管理

農場管理

農作物冠層分析

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農業植被指數信息提取

土壤濕度信息提取
 

植株密度或者數量空間分析

土壤指數分析
 

農場管理
 

農作物冠層分析
 

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