Нейросеть, которая определяет вес салата по фото
Заказчик
01/
iFarm - российский ИТ-стартап, который строит вертикальные фермы с программным управлением для выращивания ягод, овощей, зелени.
02/
Задача
Научить нейросеть различать на фото салат романо
и предсказывать его вес.
и предсказывать его вес.
Это поможет компании следить
за посадками в круглосуточном режиме и узнавать, когда растение начинает отставать в росте. А значит:
за посадками в круглосуточном режиме и узнавать, когда растение начинает отставать в росте. А значит:
- Замечать, когда салат начинает отставать в росте
- Автоматически регулировать микроклимат в теплице
- Автоматически регулировать микроклимат в теплице
03/
Что мы сделали
Интересный факт
Определяя вес салата, нейросеть высчитывает площадь зелёной области на снимке.
Как это работает
04/
Стационарные камеры фотографируют салат
на полках
на полках
Снимки отправляются в ИИ-систему EORA Vision Hub
Нейросеть определяет параметры растения
и сравнивает
их с прогнозом
и сравнивает
их с прогнозом
Если показатели сильно отличаются, нейросеть говорит об этом
Система iFarm регулирует микроклимат в теплице
Как это работает
04/
Стационарные камеры фотографируют салат на полках
Снимки отправляются в ИИ-систему EORA Vision Hub
Нейросеть определяет параметры растения и сравнивает их с прогнозом
Если показатели сильно отличаются, нейросеть говорит об этом
Система iFarm регулирует микроклимат в теплице
1
2
3
4
5
Наша модель
vs реальность
05/
Предсказанный вес
Максимальный вес в этот день
Средний вес
в этот день
в этот день
Минимальный вес в этот день
Вес в граммах
День роста
Проблемы, с которыми
мы столкнулись
05/
Разметка данных
Решение
Временные
затраты
затраты
Мы учили нейросеть видеть контуры кустиков. Но салат вырастал, и они сливались
Мы стали заключать кустики в прямоугольники. Маркировка ускорилась до 2 минут.
На маркировку контуров на одном фото уходило до 15 минут.
В чём ценность проекта
07/
Экология
Экономия
Растениям нужно меньше пестицидов и удобрений.
Себестоимость салата ниже: уход частично автоматизирован.
Команда проекта
08/
Техлид
Константин Кубрак
Computer Vision инженер
Аэлита Шайхутдинова
Менеджер проекта
Надежда Загвозкина
Бэкенд-разработчик
Андрей Чертков
Наши планы
06/
Автоматизировать сбор данных
о растениях
о растениях
Начать обработку фото на месте, без отправки на сервер
Использовать для съёмки растений дрон с камерой
Напишите нам
