Портфолио
Продукты
zDialog
OneDash
VisionHub
ИИ-консалтинг
MAGE
TorchOK
Студии
Data Lab
Dialog Systems
О нас
О компании
AIC
Новости
Контакты
Ru
En
Портфолио
Продукты
zDialog
OneDash
VisionHub
ИИ-консалтинг
MAGE
TorchOK
Студии
Data Lab
Dialog Systems
О нас
О компании
AIC
Новости
Контакты
Ru
En |
Нейросеть, которая определяет вес салата по фото
Обсудить ваш проект
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.
Это поможет компании следить
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
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
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
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
Минимальный вес в этот день
Вес в граммах
День роста
Проблемы, с которыми
мы столкнулись
05/
Разметка данных
Решение
Временные
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
Начать обработку фото на месте, без отправки на сервер
Использовать для съёмки растений дрон с камерой
{"0":{"lid":"1531306540094","ls":"10","loff":"","li_type":"nm","li_name":"name","li_title":"Меня зовут","li_ph":"Иван Иванович","li_req":"y","li_nm":"name"},"1":{"lid":"1531306243545","ls":"20","loff":"","li_type":"em","li_name":"email","li_title":"Мой e-mail","li_ph":"mail@example.com","li_req":"y","li_nm":"email"},"2":{"lid":"1608756710070","ls":"30","loff":"","li_type":"ph","li_title":"Мой номер телефона","li_masktype":"a","li_maskcountry":"RU","li_nm":"Phone"},"3":{"lid":"1608756742134","ls":"40","loff":"","li_type":"ta","li_name":"Description","li_title":"Описание проекта","li_ph":"Нажмите сюда и опишите вашу задачу в свободной форме","li_req":"y","li_rows":"2","li_nm":"Description"}}
Напишите нам