计算机视觉在农业中的应用
精准农业
随着杀虫剂、除草剂和种子价格的上涨，精准农业正在帮助农民降低成本并从土地上获得更多收益。顾名思义，精准农业就是对现有过程进行更精细的控制，从作物的种植到土壤的构成，再到化学试剂的应用。计算机视觉正在与机器人技术和其他新兴技术相结合，为农业带来这种精确度。
现场使用视觉技术来做出实时决策。目标检测技术用于识别和定位个体昆虫和杂草，分别用于杀虫剂和除草剂的应用。精确控制也超越了地点，数量：基于植物的颜色、大小和其他视觉属性的非线性回归模型可以准确预测植物应该接收的每种化学物质的数量。这意味着在节约资源的同时优化回报。
精准畜牧业
精准畜牧业或 PLF 旨在获得对涉及牛、羊和其他牲畜的过程的细粒度洞察并实现精确控制。PLF 可用于最大化产量、监测或确保动物健康或减少运营碳足迹的目的。
在精准畜牧业中，计算机视觉技术通常与 GPS 跟踪和音频信号结合使用以产生洞察力。总之，这些技术不仅可以用来识别和跟踪个体动物，还可以用来分析它们的体积、步态和活动水平。
以下是 PLF 中使用计算机视觉的几种方式：
- 用于分类和检测猪攻击行为的动力学深度传感器
- 用于预测蛋鸡羽毛损伤的光流
- 远程热成像和夜视技术改善濒危野生动物资源管理
自主农场设备
自主农业设备对于让更少的农民耕种更多的土地非常重要。随着机器人引导和控制的进步，计算机视觉正在帮助农民实现操作自动化。用于对象检测和分割的机器学习模型正在进入拖拉机