最適な収穫管理を実現するAI果実予測システム
21.04.2023
背景概要
新鮮な農産物の需要が高まる中、果実の収穫量予測技術は、より高精度で安定したものになっています。ハイパースペクトル画像とディープラーニングアルゴリズムの導入により、農家は果実の検出や数量把握を迅速かつ高精度に行えるようになり、生産性の向上や経営判断の最適化にも役立っています。AIを活用して果実の収穫量を予測することで、農家の収益性向上やサプライチェーン管理の効率化も期待できます。
スマート農業は、高度な技術を活用することで農業の革新を促し、農家の安定した経済成長に貢献しています。その中でも収穫量の予測は重要な役割を果たしており、農家が収穫や販売、その他の農業活動に関する判断を的確に行うための支えとなります。しかし、従来の手作業による収穫量予測は、精度が低く作業負担が大きいうえに時間もかかるという課題がありました。こうした課題を解決するため、農家ではAIを活用した果実収穫量予測システムが導入されています。このシステムにより、正確かつ効率的な収穫量の予測が可能となり、重要な意思決定を支援しています。
システム要件
AIを活用した果実収穫量予測システムでは、果樹の画像を正確に解析するために、ディープラーニングアルゴリズムとハイパースペクトル画像が活用されます。高精度な解析を行うには、焦点の合った画像を取得できる高度なセンシング機能が必要です。また、果実の認識や位置の把握には、AIと画像セグメンテーション技術が不可欠です。 システムの有効性を高めるためには、果実収穫量に関するさまざまな課題の解決が重要です。具体的には、サンプルの取得や収集作業、ラベリング処理、データ拡張などが挙げられます。こうした課題に対応するため、システムはハイパースペクトル画像、AI技術、ディープラーニングアルゴリズム、セマンティックセグメンテーションを組み合わせ、正確かつ効率的な収穫量予測を実現しています。
システム概要
インテリジェントな果実収穫量予測には、現場で鮮明な画像を取得できるセンシングシステムが不可欠であり、スペクトル画像を活用して詳細な情報を取得します。レモンの特徴を把握するために、SKY-640V2を用いてAIモデルの学習を行います。MIC-710AIXに搭載されたAIモデルは、レモンの状態を推論し、その結果をクラウドシステムへ送信します。 エッジ側では、MIC-710AIXが果実の成長、成熟度、健康状態を測定し、サーバ上のAIモデルがそのデータを分析することで樹木の収穫量を予測します。本システムは導入が容易で、農業現場の生産性向上に大きく貢献します。
システム導入
AIを活用した果実収穫量予測システムの導入により、果実流通の各段階でさまざまなメリットが得られます。業務や物流、商業面での意思決定を最適化することで、新鮮で高品質な農産物を適切なタイミングで供給できるようになります。 正確な収穫量予測により、農家は収穫や販売戦略をより効果的に立てられ、生産性の向上につながります。また、このシステムは農家に正確なデータ分析を提供し、資源の活用に関する的確な判断を支援します。さらに、サプライチェーンの効率化により、より効果的でコスト削減につながる果実管理プロセスを実現します。
システム構成図
アドバンテックが選ばれる理由
AIを活用した果実収穫量予測システムの開発は、スマート農業および農業分野における重要な進展です。本システムは、農業従事者から流通業者まで、果実供給の各段階で幅広いメリットを提供します。運用・流通・商業面での意思決定を効率化することで、鮮度と品質を保った果実を供給できます。
AIシステムは高精度なデータ処理と分析機能を備えており、導入により生産性の向上が期待できます。また、農家はシーズンの初期段階から有益な情報やツールを活用できるため、収穫量・販売・運用の最適化が可能となり、収益性の向上にもつながります。本システムが提供する収穫量予測技術と分析ツールにより、ユーザーは数か月前から計画・管理・最適化を行うことができ、より的確で効果的な意思決定を実現します。
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