介绍
农业在我们的生活中起着至关重要的作用，它为我们提供了生存的食物。如今，它遇到了各种困难，例如气候变化的影响、缺乏工人以及全球流行病造成的中断。这些困难影响了耕作用水和土地的供应，而这些水和土地正变得越来越稀缺。随着世界人口的持续增长，预计到 9 年将达到 9 亿，在此期间对粮食的需求预计将增加 2050% 至 35%，这对农业构成巨大挑战。
然而，通过使用人工智能（AI），特别是计算机视觉，可以提高农业的效率、适应性和可持续性，有望克服这些挑战。
使用计算机视觉，我们现在可以密切监测作物和土壤，及早识别疾病，并做出预测性预测。人们对农业人工智能有很多兴趣和投资。《福布斯》预测，到15年，全球在“智能”农业上的支出将增加两倍，达到3亿美元。
在本文中，我们将介绍：
•计算机视觉解决方案如何改变农业。
•观察质量数据对于开发 AI 解决方案的重要性，这些解决方案以高而稳定的准确性执行作物和牲畜分析和监控。
•探索使用合成数据来促进各种条件下的数据收集。
•看看农业任务的例子。我们如何用计算机视觉解决这些问题，以及如何解决这些问题应用合成数据来扩展增强?
1. 利用计算机视觉改变农业
计算机视觉技术在农业中的应用使农民的工作方式发生了重大变化。在人工智能发挥作用之前，农民依靠手工方法和直觉来评估植物和动物的状况。这个过程既费时又不准确，导致潜在的作物损失和资源使用量增加。
例如，农民必须目视检查大片田地，以识别作物压力、虫害或疾病的迹象。这种方法不仅劳动密集型，而且容易出现人为错误。农民可能会错过问题的早期迹象，导致产量下降和经济损失。
没有人工智能，牲畜监测也面临挑战。农民必须亲自检查每只动物的健康状况和行为，这需要很长时间。此外，它在识别一大群动物的疾病或痛苦的早期迹象方面效率低下。
人工智能因其彻底改变耕作方式和作物管理的潜力而在农业中得到广泛应用。一些关键原因包括：
• 精准农业人工智能驱动的系统分析来自无人机、视觉摄像头和卫星的数据，以优化种植、灌溉和收获、作物和动物监测，这已成为现实。这不仅为农民节省了宝贵的时间，还提高了作物产量和资源效率。
• 疾病检测已经发生了革命性的变化。人工智能通过分析叶子的图像，在早期阶段识别作物中的病虫害。它使农民能够及时采取纠正措施，最大限度地减少作物损失并减少对化学杀虫剂的需求。
• 杂草控制在计算机视觉的帮助下也得到了简化。人工智能模型可以准确区分作物和杂草，从而有助于实现精确的杂草控制方法。这不仅减少了对除草剂的需求，还降低了生产成本，使农民和环境都受益。
•在领域牲畜监测，人工智能驱动的摄像头和传感器持续监测动物的健康和行为。早期疾病检测和改善动物福利现在是可以实现的，因为人工智能会及时提醒农民注意潜在的问题。
•人工智能有助于作物质量保证通过评估农产品的质量。这确保了只有最优质的产品才能到达消费者手中，从而提高农民的声誉并确保消费者的满意度。此外，它还通过识别每个水果的成熟度来自动化作物收获过程。
第2章 数据收集：农业课题
收集数据在开发有效和强大的农业计算机视觉系统方面发挥着至关重要的作用，这些系统依赖于可用数据集的质量和多样性。这些数据集为模型提供了必要的训练，以区分健康和患病作物、检测害虫、估计作物产量、监测动物行为以及执行支持精准农业的众多任务。
理想的数据集应反映真实世界农业环境中的复杂性和变化，并包含不同条件下的高分辨率作物或牲畜图像。这确保了基于计算机视觉的解决方案能够有效地解决农民面临的各种挑战。
若要收集数据集，可以使用以下几种方法：
• 基于无人机的航空测量
• 使用安装在动物围栏内的摄像头拍摄的图像
• 装有摄像头的自动设备，例如水果采摘机器人
数据收集成本
利用无人机或专用摄像头收集农业数据是向前迈出的有希望的一步，但它可能非常昂贵。例如，使用无人机需要在设备、持续维护以及设置用于存储和分析收集的数据的基础设施方面进行大量投资。此外，不利的天气条件会阻碍无人机的运行，使有效捕获数据具有挑战性和风险。
另一方面，使用视觉相机监控动物需要在广泛的畜牧设施中安装和维护摄像头网络，这会产生与设备、电源和数据存储相关的成本。
虽然这些技术提供了宝贵的见解，但在考虑实施时，重要的是要牢记财务投资以及考虑不可预测的天气条件的必要性。
多样化的条件：天气、照明、季节
天气条件是农业的一个重要方面，但它们使数据收集变得特别困难。为了使计算机视觉模型有效，它们必须能够在所有类型的天气下正常工作。然而，在恶劣天气（如大雨、大雪或强风）下收集数据可能具有挑战性，甚至对设备造成风险。
此外，不断变化的照明条件，从明亮的阳光到阴天甚至夜间，对图像质量都有很大影响。模型需要灵活并处理各种照明场景，以准确分析图像。
此外，农业对自然生长周期的依赖需要耐心，因为水果、蔬菜或作物生长阶段的成熟度可能因季节和地点而异，需要较长的数据收集期。数据收集的耗时性可能会延迟模型的开发和部署，这在时间敏感的农业运营中尤为重要。
最后，引入新型水果或农作物会增加复杂性，因为它需要模型调整和注释以确保准确识别。
数据不平衡的后果
数据不平衡会严重影响计算机视觉模型的性能。当数据集没有涵盖广泛的条件，或者它们没有包含足够多的某些情况的示例时，可能会导致几个挑战：
• 可用性有限在有限情景下训练的模型可能仅在受限的环境范围内有效，无法适应更广泛的农业条件。
• 鲁棒性降低：在实际部署期间，这些模型难以有效处理异常情况。
• 不可靠的预测：不平衡的数据集可能会引入偏差，导致模型偏爱数据集中最常见或代表性过高的条件。
3. 使用合成数据增加多样性
在农业中使用合成数据有很多好处。它提供了一种解决方案，可以克服收集真实世界数据的复杂性，并为计算机视觉模型添加更多增强功能。它增加了真实世界数据的多样性，涵盖了许多条件，如天气场景、照明条件和作物类型。它使计算机视觉模型能够处理农业环境的不可预测性，增强其鲁棒性和适应性。
使用合成数据还可以降低与在现实世界中收集数据相关的风险。它避免了恶劣天气、设备问题或进入某些农业地点的机会有限等挑战。此外，使用合成数据消除了与季节变化或作物成熟相关的等待时间，因此我们可以绕过与季节变化相关的时间限制和延迟，从而实现持续的模型开发和更快的迭代周期。
该方法可提高模型性能和泛化性，从而获得更准确的计算机视觉解决方案，而无需大量额外成本或广泛的研究和实验。
合成数据在农业中的应用
通过将高质量的合成数据与由 OpenCV.ai 提供支持的 Kopikat 相结合，农业专业人员可以扩展他们的数据集并调整天气条件和照明等因素。让我们探索不同的农业任务，以创建涵盖一系列真实场景的合成数据。
1. 牲畜行为分析
分析牲畜行为正在成为人工智能在农业中应用的一个重要方面。对于依赖动物的农场来说，它为提高盈利能力开辟了新的可能性。通过跟踪和了解动物的状况和行为，农民可以及时发现健康问题或其他问题。
计算机视觉技术为精准畜牧业带来了以下几大优势：
• 它允许连续运行状况监视各种牲畜，包括牛、羊、猪和家禽，使用高清摄像头检测疾病迹象。
• 农民可以监控和管理食品供应有效地为他们的动物服务。
• 系统可以识别异常行为牲畜的模式，这可能预示着痛苦或疾病。
•无人机或相机可用于计算动物数量准确。
• 农民收到实时数据，协助农场管理和决策。
•重要活动就像分娩一样，可以密切监测。
该领域人工智能驱动创新的一个显着例子是 CattleEye。该公司利用计算机视觉来监测牛的健康和行为。
合成数据增强（包括颜色变化）有助于训练更强大的计算机视觉模型进行牲畜监测，使他们能够更好地处理照明、动物外观和环境条件的变化，并检测可能表现为色素沉着变化的皮肤状况或疾病。
想象一下，你是一个农民，你决定将一种新品种的奶牛引入你的农场，因为它们以生产更好吃的牛奶而闻名。然而，这些奶牛具有独特的毛色，与您现有的牛群不同。通过毛色的变化来增强现有数据集至关重要。这确保了模型在训练期间暴露于各种颜色组合，从而减少对特定颜色的依赖以进行准确识别。
2. 航空测量
计算机视觉在航空测量中的应用为土地评估和农业监测提供了宝贵的应用。人工智能驱动的系统可以分析无人机和卫星拍摄的图像，为农民提供对农作物和牲畜状况的实时洞察。无人机效率很高，可以比人类监控更快、更准确地覆盖大片区域。
在这种情况下，人工智能的一个应用是部署监控系统来监控农田的视频馈送。这些系统可以检测并提醒农民注意动物或人类的潜在违规行为，有助于防止对农作物的损害和未经授权访问偏远的农场位置。他们甚至可以接受培训，随着时间的推移区分员工和车辆，从而增强整个农业景观的安全性和保护。
对于这样的任务，我们可以利用无人机拍摄的图像来提供全面的景观视图。我们可以使用模拟不同天气条件的合成数据来增强计算机视觉模型的鲁棒性，确保它们在各种环境场景中有效运行。
3. 作物监测：杂草和疾病检测
计算机视觉技术使农民能够轻松监测作物，发现疾病的早期迹象并提供精确的杂草控制。人工智能算法可以识别颜色、质地和外观的细微变化，这些变化可能表明疾病或压力。通过提供实时洞察，人工智能使农民能够立即采取行动，例如有针对性的治疗或灌溉和养分管理的调整。
计算机视觉的另一个好处是它能够区分农作物和杂草，这有助于最大限度地减少除草剂的使用并降低总体生产成本。通过精确定位杂草进行控制措施，除草剂只在需要的地方施用，从而减少化学品的使用并最大限度地减少对环境的影响。
使用合成数据，可以创建各种图像，描绘处于各种疾病状态的作物，以及不同的天气条件和生长阶段。这些合成数据使计算机视觉模型能够在各种现实情况下准确识别和诊断作物病害。
4. 农作物收获和分拣
计算机视觉彻底改变了农民和农业综合企业的作物收获和分类。人工智能驱动的系统可以自动执行曾经费力的任务，例如评估成熟度和成熟度，以实现最佳收获时间。
合成数据生成可创建模拟水果和蔬菜中各种质量属性的图像，使模型能够学习和泛化以进行质量评估。这确保了农作物的分拣非常准确。
除了收获之外，计算机视觉在收获后的质量控制中起着至关重要的作用，将“好”的产品与有缺陷或美学上不太令人愉悦的产品区分开来。通过检查大小、形状、颜色和体积等因素，计算机视觉系统使分拣和分级过程自动化，确保消费者收到最优质的产品。这也降低了劳动力成本，最大限度地减少了食物浪费，促进了可持续性。
但是，对于在光照或阴影较弱的地区种植的水果，收集的数据可能不平衡。另一方面，考虑一个只有红苹果和绿苹果的花园，数据集中的颜色变化有限。如果我们引入黄色苹果作为一种新的类型，计算机视觉系统会健壮吗？与其手动将黄色苹果的图像添加到现有数据集中，不如生成黄色苹果的高质量合成图像，这是一种节省时间的解决方案。
结论
利用UnrealSynth虚幻合成数据生成器 ，农业专业人员可以调整天气条件和照明等因素，创建涵盖一系列真实场景的合成数据。依赖合成数据集的质量和多样性，为人工智能模型提供了必要的训练，理想的数据集反映了真实世界农业环境中的复杂性和变化，确保了基于计算机视觉的解决方案能够有效地解决农民面临的各种挑战。
转载：科技改变农业：合成数据农业中的应用 (mvrlink.com)
