Leaf Plant Tech for iPhone

Sự miêu tả

Dịch bệnh có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe cây trồng trước khi có bất kỳ dấu hiệu rõ ràng nào như sự biến màu của lá. Mặc dù những căng thẳng này không thể nhìn thấy bằng mắt thường của chúng ta, nhưng máy ảnh bay không người lái sử dụng bộ lọc đặc biệt có thể phát hiện những thay đổi tinh vi này trong thời gian thực. Bằng chứng đã chỉ ra rằng hình ảnh từ xa bằng máy bay không người lái có thể giúp xác định căng thẳng liên quan đến bệnh tật ở thực vật. Tuy nhiên, liệu các dấu hiệu quang phổ của cây bị nhiễm bệnh có đủ duy nhất để phân biệt căn nguyên bệnh từ xa hay không và làm thế nào chúng ta có thể sử dụng điều này để giảm bớt gánh nặng cho các thanh tra viên tại hiện trường hoặc nhắm mục tiêu tốt hơn cho các cuộc thanh tra của chúng ta? Với hình ảnh Đa phổ và siêu phổ của chúng tôi thường được sử dụng để đo phản ứng của thực vật trong các phần nhìn thấy và gần hồng ngoại của quang phổ điện từ để phát hiện từ xa sự căng thẳng của thực vật bằng công nghệ máy bay không người lái của chúng tôi.

Công nghệ PlantScope, Sử dụng Mạng Thần kinh Sâu dựa trên việc nhận biết Bệnh hại Cây trồng bằng bộ dữ liệu Phân loại Hình ảnh Lá để phát hiện bệnh và sâu bệnh trên cây trồng. Sử dụng hình ảnh được chụp bởi một máy ảnh không người lái với nhiều độ phân giải khác nhau, nó sẽ gửi nó theo cách ngoại tuyến đến điện thoại di động của nông dân (Ứng dụng) và đến máy chủ của chúng tôi Ứng dụng di động của chúng tôi thực hiện xử lý và gửi cho bạn kết quả theo thời gian thực. Sau đó, nó phát đi các đợt mát-xa cho nông dân trong cộng đồng gần đó để cho phép nông dân có được nhà nông học chuyên ngành và vị trí của họ. Hiện tại, cơ sở dữ liệu có hơn 800 bức ảnh và bao gồm bảy loại cây trồng. Mỗi khi người nông dân tải lên một bức ảnh để chẩn đoán, nó sẽ được đánh dấu thời gian và tham chiếu địa lý. Do đó, cơ sở dữ liệu cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát dịch hại và dịch bệnh và có thể gửi các thông báo cảnh báo sớm cho các địa điểm cụ thể trong thời gian thực.