Агропилот — главные новости АПК
@agro_pilot
1 1.6K
Весенние холода, последующая засуха и ветры-суховеи изменили привычную картину сельхозкультур. Привычная для наших нейронных сетей картина поля стала более скудной, снизилась высота культур, увеличилась доля полеглостей. Для таких ситуаций специалистами Cognitive Pilot в свое время был разработан ряд технологий ускоренного обучения нейронных сетей. Нами была усовершенствована их архитектура, что позволило экономить десятки человеко-лет при обучении, автоматизировать процесс удаления «мусорных» объектов, поиска полезных и уникальных данных. В результате хотя нам и пришлось дообучать свои нейронки под новые условия, но это было сделано, как говорится, «по нажатию клавиши» и на сроках проведения сезонных сельхозработ наших заказчиков никак не отразилось.
Второй аспект, который необходимо отметить, — это работа сельхозтехники в условиях РЭБ в регионах, близких к зоне СВО. Наши решения позволяют эффективно работать в таких условиях благодаря наличию системы компьютерного зрения, которая может локально работать на любом поле на основе визуальных ориентиров. Система, как человек, видит, понимает ситуацию на поле и ведет технику с сантиметровой точностью. Кроме того, исходя из текущей ситуации была разработана новая линейка продуктов в низкоценовом сегменте — базовые станции РТК- поправок. Это тоже бы определенный шаг с нашей стороны для помощи аграриям в решении их экономических проблем. Также нами были разработаны соответствующие инструкции для работы сельхозтехники по компьютерному зрению, проведен комплекс обучающих мероприятий для механизаторов по особенностям работы беспилотной сельхозтехники в условиях РЭБ.
Мы смогли предоставить аграриям все необходимые инструменты помощи в непростой ситуации.
Платформа использует файлы cookie для авторизации и сохранения настроек. Продолжая работу, вы соглашаетесь с нашей Политикой использования cookie.
Обсуждение 0
Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.
Обсудить в Telegram