Entreprise du secteur agricole
Cette entreprise est engagée dans le développement durable à travers la culture et l’exploitation d’une plante pérenne connue pour ses multiples usages écologiques et économiques. Elle collabore étroitement avec les agriculteurs pour l’implantation de cette culture et offre des solutions diversifiées pour son utilisation, notamment dans les domaines de l’agriculture et de l’énergie.
Soutenir les professionnels du monde agricole dans la recherche d’efficience
Dans son exploitation de plus de 15 fermes, notre client trie des racines pour ses clients qui les replantent. Il estime une marge d’erreur de 10% dans ses big bags qu’il corrige en ajoutant 10% du poids pour un risque total de 20% de dépassement.
Objectif
Solution
Réduire le nombre d’erreurs de comptage
Cross Data a développé une solution matérielle et logicielle qui lui permet d’assurer un comptage avec moins de 5% d’erreur. Le comptage est réalisé sur une chaine qui se déplace à 3m/s.
Résultats
ET DE MANIERE GENERALE,
Comment la computer vision peut aider les professionnels du monde agricole ?
La vision par ordinateur, un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d’analyser des images et vidéos, est de plus en plus utilisée dans le monde agricole pour augmenter l’efficience et soutenir les professionnels du secteur. Voici plusieurs façons dont cette technologie peut être appliquée :
Détection et diagnostic des maladies des plantes : Des systèmes de vision par ordinateur peuvent être entraînés pour identifier les symptômes de maladies sur les plantes à partir d’images. Ceci permet une intervention rapide et ciblée, réduisant ainsi l’usage de pesticides et augmentant le rendement des cultures.
Surveillance des cultures et des champs : Les drones équipés de caméras qui utilisent la vision par ordinateur peuvent survoler de vastes étendues de terres agricoles pour surveiller l’état des cultures, détecter les zones nécessitant une attention particulière, et évaluer les besoins en irrigation ou en fertilisation.
Tri et qualité des produits : Dans les processus de récolte et de post-récolte, la vision par ordinateur aide à trier les produits agricoles selon leur taille, couleur et qualité. Cette automatisation peut réduire significativement les coûts de main-d’œuvre et améliorer la qualité des produits finis.
Gestion des mauvaises herbes : En identifiant précisément les mauvaises herbes parmi les cultures, la vision par ordinateur permet de les cibler spécifiquement avec des herbicides ou de les éliminer mécaniquement, réduisant ainsi la quantité de produits chimiques dispersés dans l’environnement.
Prédiction de rendement : En analysant les images des champs au fil du temps, la vision par ordinateur peut aider à prédire le rendement des cultures, permettant aux agriculteurs de mieux planifier les ventes et les distributions de leurs produits.
Robotique agricole : La robotique, combinée avec la vision par ordinateur, peut effectuer des tâches comme la plantation, la récolte, l’élagage, et même la pollinisation des plantes. Ces robots peuvent travailler de manière autonome, réduisant ainsi la nécessité d’intervention humaine constante.
Suivi du bétail : La vision par ordinateur peut également être utilisée pour surveiller le bétail, détecter les comportements anormaux qui pourraient indiquer des problèmes de santé, et optimiser la gestion de l’alimentation et la reproduction.
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