英国の研究者は、空から撮影した超大規模画像を処理し、畑のレタス作物の監視に役立つ機械学習プラットフォームを開発しました。
AirSurf-Lettuceと呼ばれる新しいソフトウェアは、作物の収量、サイズ、場所を測定します。これは、農家が高精度で、つまり作物がすでに十分に熟している地域から、収穫するのに役立ちます。
このプラットフォームは、農家が収穫した作物をできるだけ効率的に市場に届けるのにも役立ちます。このテクノロジーは他の文化にも適用できることに注意してください。
この機械は、ケンブリッジシャーのG's Growersの農場事業と共同で、周グループの研究者によってEarlham Institute(EI)で開発されました。
伝統的に、状態を監視し、畑の将来の作物収量を測定することは、非常に時間がかかり、間違いを起こしやすいものです。したがって、新しい航空写真ベースの人工知能ソリューションは、より効率的な方法です。
AirSurfテクノロジーは、「ディープラーニング」(ディープストラクチャー化された機械学習手法)と超ワイド画像分析を組み合わせて、レタスを高スループットで測定します。
これにより、レタス植物の正確な数と場所を特定できるようになり、作物の品質、つまり、小、中、または大のレタスの頭を認識するという利点が追加されます。
このシステムとGPSの組み合わせにより、農家はフィールド内のレタスのサイズ分布を正確に追跡できるようになり、収穫時期を含む農業の実践の精度と効率を向上させることができます。
英国のレタスは、特にイーストアングリアでは大企業です。年間122,000トンが国内で生産されています。