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無人機(jī)整機(jī)
無人機(jī)配件
無人機(jī)服務(wù)
設(shè)備與工具從事繁育新品種的工作，在夏季高溫下走入一排排大豆田是繁瑣但必不可少的。研究人員每天在生長期的關(guān)鍵時期承受高溫，以尋找表現(xiàn)出理想性狀的植物，例如豆莢過早成熟。但是，如果沒有自動檢測這些性狀的方法，育種者就無法在給定的一年內(nèi)測試任意數(shù)量的地塊，從而延長了將新品種推向市場的時間。
而在一項(xiàng)新研究中，研究人員使用無人機(jī)圖像和人工智能預(yù)測了兩天內(nèi)的大豆成熟日期，從而大大減少了在地面上穿靴子的需求。
評估豆莢成熟度非常耗時，而且容易出錯。它是基于豆莢顏色的評分系統(tǒng)，因此也容易受到人為偏見的影響。許多研究小組正在嘗試使用無人機(jī)圖片評估成熟度，但無法大規(guī)模進(jìn)行。因此，我們想出了一種更精確的方法來做到這一點(diǎn)。實(shí)際上，這真的很又作用。
研究人員訓(xùn)練了計(jì)算機(jī)，以從在五個試驗(yàn)，三個生長季節(jié)和兩個國家收集的無人機(jī)圖像中檢測冠層顏色的變化。重要的是，他能夠解釋“不良”圖像以保持準(zhǔn)確性。
假設(shè)每三天收集一次圖像，但是有一天，有云或下著雨，所以不能這樣。最終，當(dāng)從不同年份或不同位置獲取數(shù)據(jù)時，它們的外觀將有所不同圖像的數(shù)量和間隔等等。我們開發(fā)的主要創(chuàng)新之處在于我們?nèi)绾文軌蛘f明我們能夠收集的一切。我們的模型表現(xiàn)良好，而與收集數(shù)據(jù)的頻率無關(guān)。
使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能。CNN類似于人類大腦學(xué)習(xí)從我們的眼睛解釋圖像成分(顏色，形狀，紋理)的方式。除了形狀，邊界和紋理外，CNN還能檢測到顏色的細(xì)微變化。對于我們試圖做的事情，顏色是最重要的。但是我們使用的人工智能模型的優(yōu)勢在于，使用相同的模型來預(yù)測另一個特征(例如產(chǎn)量或倒伏)將非常簡單。因此，現(xiàn)在我們已經(jīng)建立了這些模型，對于人們使用相同的架構(gòu)和相同的策略來做更多的事情。
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