Проектируй. Созидай.
На длинных выходных много говорили о возможностях ИИ в области машиностроения. Сегодня поделимся тем, где уже в полную силу применяются такие технологии - обучение систем машинного зрения для распознавания культур и сорняков, а также автоматической выгрузке сельскохозяйственных машин.
Такое обучение происходит в несколько ключевых этапов, вот основные шаги этого процесса:
⚙️ Сбор данных:
- Для эффективного обучения требуется большое количество изображений или видео, соответствующих задачам системы (например, изображения сельхозкультур, состояния растений и т.д.).
- Данные могут быть дополнительно размечены, чтобы алгоритмы понимали, что изображено на каждом из них (например, где расположен сорняк, а где здоровое растение).
⚙️ Разметка данных:
- Чаще всего используется ручная разметка, где эксперты идентифицируют и обозначают объекты на изображениях.
- Также применяются полуавтоматические методы, где первичную разметку делают алгоритмы, а человек затем исправляет или подтверждает результаты.
⚙️ Предобработка данных:
- Включает в себя нормализацию изображений, увеличение данных (например, путем вращения, изменения яркости изображений) для создания более разнообразного тренировочного набора.
- Такая предобработка помогает алгоритму быть устойчивым к изменениям среды и условий съемки.
⚙️ Выбор и настройка модели:
- На данном этапе выбирается архитектура нейронной сети, подходящая для конкретной задачи (например, свёрточные нейронные сети (CNN) наиболее распространены для задач зрения).
- Модель затем инициализируется и готовится к обучению.
⚙️ Обучение модели:
- Используются размеченные данные для обучения модели, где она учится распознавать и классифицировать объекты на изображениях.
- Процесс обучения включает в себя оптимизацию параметров модели для минимизации ошибок (например, с помощью градиентного спуска).
⚙️ Валидация и тестирование:
- После обучения проводится тестирование модели на отдельном наборе данных, которые не использовались при обучении, чтобы оценить её способность к обобщению на новые данные.
- Это необходимо для проверки того, насколько модель может быть эффективной в реальных условиях.
⚙️ Тонкая настройка:
- На основании тестирования модель может быть дополнительно подстроена, оптимизированы гиперпараметры для улучшения её производительности.
⚙️ Развертывание и мониторинг:
- В заключение, модель интегрируется в реальную систему (в сельхозтехнику) и постоянно мониторится. При необходимости модель может дообучаться на новых данных или корректироваться.
Крупные сельхозмашиностроительные компании активно внедряют технологии машинного зрения в свою продукцию, чтобы повысить её эффективность и конкурентоспособность. Вот несколько примеров таких компаний и их инноваций:
📌 #JohnDeere:
- John Deere разработал систему See & Spray, которая использует камеры и алгоритмы машинного зрения для точечного внесения гербицидов. Это позволяет сократить их использование до 90%, так как распыление происходит только на выявленные сорняки.
📌 #CNH Industrial (Case IH и New Holland):
- New Holland разрабатывает системы для мониторинга состояния урожая и оценки его зрелости в реальном времени, что оптимизирует процессы сбора.
📌 #AGCO (Massey Ferguson, Fendt и др.):
- Massey Ferguson применяет алгоритмы анализа изображений для оценки состояния почвы и растений, что позволяет адаптировать уход в зависимости от условий на поле.
📌 #CLAAS:
- CLAAS активно развивает технологии машинного зрения в кормоуборочных комбайнах для оптимизации работы жатки и повышения качества резки.
Эти примеры показывают, как машинное зрение трансформирует сельскохозяйственную технику, делая её более умной и адаптивной к современным вызовам. Такие технологии помогают не только повысить эффективность процессов, но и способствуют устойчивому развитию сельского хозяйства.
Как у вас с машинным зрение? Уже обучаете нейронку?
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
На длинных выходных много говорили о возможностях ИИ в области машиностроения. Сегодня поделимся тем, где уже в полную силу применяются такие технологии - обучение систем машинного зрения для распознавания культур и сорняков, а также автоматической выгрузке сельскохозяйственных машин.
Такое обучение происходит в несколько ключевых этапов, вот основные шаги этого процесса:
- Для эффективного обучения требуется большое количество изображений или видео, соответствующих задачам системы (например, изображения сельхозкультур, состояния растений и т.д.).
- Данные могут быть дополнительно размечены, чтобы алгоритмы понимали, что изображено на каждом из них (например, где расположен сорняк, а где здоровое растение).
- Чаще всего используется ручная разметка, где эксперты идентифицируют и обозначают объекты на изображениях.
- Также применяются полуавтоматические методы, где первичную разметку делают алгоритмы, а человек затем исправляет или подтверждает результаты.
- Включает в себя нормализацию изображений, увеличение данных (например, путем вращения, изменения яркости изображений) для создания более разнообразного тренировочного набора.
- Такая предобработка помогает алгоритму быть устойчивым к изменениям среды и условий съемки.
- На данном этапе выбирается архитектура нейронной сети, подходящая для конкретной задачи (например, свёрточные нейронные сети (CNN) наиболее распространены для задач зрения).
- Модель затем инициализируется и готовится к обучению.
- Используются размеченные данные для обучения модели, где она учится распознавать и классифицировать объекты на изображениях.
- Процесс обучения включает в себя оптимизацию параметров модели для минимизации ошибок (например, с помощью градиентного спуска).
- После обучения проводится тестирование модели на отдельном наборе данных, которые не использовались при обучении, чтобы оценить её способность к обобщению на новые данные.
- Это необходимо для проверки того, насколько модель может быть эффективной в реальных условиях.
- На основании тестирования модель может быть дополнительно подстроена, оптимизированы гиперпараметры для улучшения её производительности.
- В заключение, модель интегрируется в реальную систему (в сельхозтехнику) и постоянно мониторится. При необходимости модель может дообучаться на новых данных или корректироваться.
Крупные сельхозмашиностроительные компании активно внедряют технологии машинного зрения в свою продукцию, чтобы повысить её эффективность и конкурентоспособность. Вот несколько примеров таких компаний и их инноваций:
- John Deere разработал систему See & Spray, которая использует камеры и алгоритмы машинного зрения для точечного внесения гербицидов. Это позволяет сократить их использование до 90%, так как распыление происходит только на выявленные сорняки.
- New Holland разрабатывает системы для мониторинга состояния урожая и оценки его зрелости в реальном времени, что оптимизирует процессы сбора.
- Massey Ferguson применяет алгоритмы анализа изображений для оценки состояния почвы и растений, что позволяет адаптировать уход в зависимости от условий на поле.
- CLAAS активно развивает технологии машинного зрения в кормоуборочных комбайнах для оптимизации работы жатки и повышения качества резки.
Эти примеры показывают, как машинное зрение трансформирует сельскохозяйственную технику, делая её более умной и адаптивной к современным вызовам. Такие технологии помогают не только повысить эффективность процессов, но и способствуют устойчивому развитию сельского хозяйства.
Как у вас с машинным зрение? Уже обучаете нейронку?
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍10🔥3❤1
Проектируй. Созидай.
Приставка "сельмаш" порой создает ложное впечатление, что это отсталая отрасль машиностроения. Поверьте - это абсолютно не так!
Вот лишь некоторые аспекты, на которые следует обратить внимание прежде, чем выносить суждения:
⚙️ Сложность конструкции машин. К примеру, зерноуборочные комбайны. Основной технологический процесс (обмолот и сепарация) бывает трёх типов: роторный, барабанный и гибридный. На видео отличия: https://disk.yandex.ru/d/esu743TC1kvzDw А теперь представьте, что всю эту систему надо спроектировать, а потом и настроить по производительности, потерям, сорности и дроблености зерна. А добавьте сюда многообразие убираемых культур!
⚙️ Типов техники для эффективного земледелия великое множество: зерноуборка, кормоуборка, трактора, самоходные опрыскиватели и так далее, и так далее... А еще в разы больше прицепных и навесных агрегатов для них. Всё это необходимо держать конструктору в уме. В каждой машине своя специфика.
⚙️ Сельскохозяйственная отрасль внедряет инновации быстрее прочих. Автономное вождение, автоматизированные системы настройки, умное внесение консервантов и удобрений, машинное зрение. Многие on-board системы, о которых мечтает автопром, давно уже в серии у #Claas, #MacDon, #JohnDeere, #AGCO, #Ростсельмаш, #Гомсельмаш и многих других.
⚙️ Облачные платформы объединяющие всю деятельность фермы есть свои у всех основных сельхозмашиностроителей. Добавьте сюда независимых игроков рынка Farm Management System (#FMS) и у вас будет полная картина... Хотя нет. Есть еще большие проекты по объединению всех этих систем в единую мегаплатформу.
⚙️ Ну и конечно завтрашний день: бескабинные исполнения, универсальные машины для всех типов работ, БПЛА, лазерное уничтожение сорняков... Продолжать можно долго.
Так что за приставкой "сельмаш" кроются порой самые последние разработки, как в 40х годах в СССР за Министерством сельскохозяйственного машиностроения скрывались создатели реактивных снарядов с пороховыми двигателями🤫
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
#Инжиниринг #Машиностроение #Сельмаш #НеКолхоз
Приставка "сельмаш" порой создает ложное впечатление, что это отсталая отрасль машиностроения. Поверьте - это абсолютно не так!
Вот лишь некоторые аспекты, на которые следует обратить внимание прежде, чем выносить суждения:
Так что за приставкой "сельмаш" кроются порой самые последние разработки, как в 40х годах в СССР за Министерством сельскохозяйственного машиностроения скрывались создатели реактивных снарядов с пороховыми двигателями
Проектируй. Созидай. #Excogitator 🦾
#Design@excolab
#Инжиниринг #Машиностроение #Сельмаш #НеКолхоз
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍16🔥7