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生态环境因素致许多农民遭受毁灭性的破坏，据估计，所有种植的食物损失了三分之一。但是，被称为“精确农业”或“农业智能”的利用机器视觉的技术正在帮助农业减少损失。
计算机视觉（机器视觉）算法可识别田野中的模式并确定疾病或其他异常的存在。已经开发了结合计算机视觉图像，卫星图像和无人机图像的杂草识别系统。
1、农业影像与机器视觉
人工智能可以实时告诉农民什么杂草侵害他们的农作物。过去，农民通常会使用多种除草剂来应对。但是，有成千上万的因素会影响除草剂的选择，从杂草的种类，疾病到杂草上的害虫。
2、航空影像
无人机可用于在野外捕获多光谱图像。某些无人机每天可能覆盖数万英亩的土地。分辨率足够清晰，可以在单片叶子上计数昆虫。深度学习引擎使用由农学家培训的数学模型和基于云的计算以及数百万种作物健康问题的示例。
3、植物种群
农业中的机器视觉用于检测植物位置，计算植物出苗率，行距，行长，并将数据与播种日期进行比较。在整个季节中，农民可以接收有关冠层覆盖，植物高度和林分数量的数据。农民甚至不需要亲自进入田间，甚至知道平均树径，花数等等。
4、杂草检测
由于机器视觉系统经常扫描农场，因此可以近乎实时地检测杂草。随着杂草的出现，人工智能可以对杂草进行分类并计算其潜在的威胁产量。这使农民可以针对特定的杂草并创建定制的除草剂解决方案。然后，机器视觉可以检测除草剂的有效性并找到田间残留的抗性杂草。
5、昆虫与疾病
计算机视觉系统可以识别和分类较相关的疾病。系统还会发现由昆虫和害虫引起的物理损坏。几乎在农民起源时就将田间不利条件通知农民。然后，系统可以跟踪疾病或侵染的传播状况，并警告农民任何正在进行的威胁。这有助于消除行业传统的昂贵且费时的侦察实践。
6、增长问题
机器视觉系统和AI分析农作物和农田的图像。通常，他们花了很长时间才发现增长问题，然后再为播种或纠正潜在问题为时已晚。整个领域的广泛而持续的扫描可提供整个操作的数据，而无需进行昂贵的人工侦察程序。
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