Valós idejű szkennelés és alkalmazás

LeapEye (TRL5)

Szemek, amelyek permetezőgép állítják a permetezőgép

Amikor permetezés közben a traktorod vagy permetezőgép ülsz, tökéletes rálátásod van a terményedre. Észreveszed a különbségeket: melyek azok, amelyek jól növekednek, és melyek azok, amelyek nehezen boldogulnak. Látod, hol sűrű a gyom, és hol alig van gyom. Mindent permetezel, mindet egyformán.

Mi lenne, ha pontosan azt permetezhetnéd, amire szükség van? Mi lenne, ha permetezőgép , amit te látsz? És ami még praktikusabb: ennek megfelelően cselekedne? A különböző körülmények és a növekedési időszak különböző szakaszai eltérő intézkedéseket igényelnek. Minden egyes átmenetkor más a helyzet. A természet rendkívül változatos, és a növényeid igényei is minden alkalommal mások. Azt szeretnénk, hogy pontosan azt adhass a növényeidnek, amire szükségük van. Nem valami átlagosat, hanem pontosan azt, amire szükségük van. 

Éppen ezért BBLeap a LeapEye-t, egy valós idejű szkennelésre és alkalmazásra szolgáló kamerarendszert. Ez lesz az első nyílt kameraplatform, amely más algoritmusfejlesztők által készített algoritmusokat is támogat. Ezzel megnyílik az út az Ön számára kifejezetten kifejlesztett algoritmusok előtt.

A LeapEye segítségével útközben is automatikusan fényképeket készíthet, és egy rendkívül nagy teljesítményű processzor hajtja. A LeapEye alkatrészei (kamerák és processzor) a karon vannak elhelyezve. Fedettség teljes Fedettség elérése érdekében 3 méterenként szereljen fel egy kameraszenzort.

LeapEye kamera

Beolvasás

Vizsgálja meg a fáit vagy a termését

LeapEye processzor

Mágia

Az algoritmus feldolgozása

LeapBox modul

Spray

LeapBox precíziós permetezés

Vízszintes pontosság

Minden kamera megméri a magasságát, a sebességét, valamint a szórókarhoz viszonyított sebességvektorát. A szórókarra szerelt kamerák adatait összevetve egy rendkívül pontos szórókar-modellt kapunk. Ez magában foglalja a szórókar hajlítását és az egyes Fúvóka sebességét is. Ez a szórókar-modell lehetővé teszi, hogy a LeapBox és bármely LeapEye-alkalmazás még pontosabban működjön.

 

 

Martijn van Alphen

„Az észlelési adatok a géphez rögzített, nagy felbontású rácson kerülnek tárolásra. Amikor a gép mozog, az észlelési adatok a rácson az ellenkező irányba tolódnak el. A gép mozgását az előrehaladási sebesség (sebességérzékelő vagy GPS) és a fordulási sebesség (egy vagy két giroszkóp) meghatározásával számítják ki.”

Martijn van Alphen – a Leap megalkotója

Példák a LeapEye által kínált lehetőségekre

Amazone permetezőgép

PlantLeap

Növény szintű gazdálkodás. A mezőgazdasági permetezés számos lehetőséget kínál kamerarendszerünk kihasználására. A rendszer minden általános munkavégzési sebességet képes kezelni, beleértve az ausztrálok által alkalmazottakat is. Néhány példa a rendszerünk felhasználási lehetőségeire:

  • Helyi permetezés
    • Zöld a zölden
    • Zöld a barnán
  • A burgonya kiszáradása
  • Gyomfelismerés
Kertészet

FruitLeap

Gyümölcstermesztés. Kertészet továbbra is az átlagos permetezési gyakorlatnak felel meg. Bár a termés biztosítása érdekében az összes növényt azonos mennyiségben szeretné permetezni, ez súlyos károkat okozhat a gyümölcsök minőségében és mennyiségében. Néhány példa a LeapEye használatára:

  • Virágritkítás
  • Fa profilja
  • Fák tetejének felismerése
  • A biomassza sűrűsége

Adatgyűjtés

A LeapEye nagy felbontású fényképek készítésével és azok felhőalapú tárolásával gyűjt adatokat. Az adatok elemzésével előre lehet jelezni a jelenlegi és a következő szezon alakulását. A rendszer emellett nyitva áll a növénykultúrákra specializálódott algoritmus-fejlesztők számára is.

Már az első permetezés után megkezdődik az adatgyűjtés. Ezeket az adatokat felhasználhatja…
– a növényállomány fejlődésének nyomon követésére
– a (magas termesztésű) növényállomány időraffozásának elkészítésére

Megrendelhetem ma a LeapEye-t? Igen, bár a LeapEye jelenleg a TRL5 fázisban van, már kapható. A telepítésre még ebben az évben kerül sor.

Peter Millenaar

„A LeapEye jelentős előrelépést jelent a növényi szintű permetezés terén. Nyílt platformunk hatalmas lehetőséget kínál a gazdáknak, hogy olyan algoritmusokhoz jussanak hozzá, amelyek az ő terményükhöz és helyzetükhöz igazodnak.”

Peter Millenaar – Leap Vision

Jövőbeli felhasználás: Növényfaj-specifikus algoritmusok

Szeretnénk, ha a LeapFarmers a legjobb algoritmusokkal dolgozna, hogy a legjobb eredményeket érje el. Ez azt jelenti, hogy minél specifikusabb egy algoritmus, annál jobban illeszkedik a helyi körülményekhez. Ezért azok, akik algoritmusokat fejlesztettek, kérésre hozzáférhetnek a nyers adatokhoz. Ez egy nyílt felhívás a fejlesztőknek, hogy adataink alapján konkrét növénykultúrákra szabott algoritmusokat fejlesszenek ki. Meggyőződésünk, hogy az adatok rendelkezésre bocsátása elősegíti és felgyorsítja a LEAP bevezetését a mezőgazdaságban. Az adatok névtelenek lesznek, és nem tartalmazzák a régió és a termőterület helyszínét.

A LeapEye ökoszisztéma

A technológiai érettségi szintek (TRL-ek)

LeapEye

BBLeap a nyílt és átlátható kommunikációnak. Ez kiterjed a fejlesztés alatt álló technológiáink különböző szakaszaira is. Az elért eredmények bemutatásához a technológiai érettségi szinteket (TRL-ek) használjuk. A TRL-eket a NASA dolgozta ki és vezette be annak érdekében, hogy a technológiai érettség bemutatása következetes és egységes legyen. A LeapEye jelenleg a TRL 5 szintjén található. A TRL 5 szintet a következőképpen határozzák meg: „Az alkatrészek prototípusait a megfelelő környezetben validálták”.

Látogasson el a LeapBox oldalára, vagy fedezze fel BBLeap egyéb BBLeap .

LeapBox
LeapCat trl
LeapCrest trl
LeapEye
LeapPlus trl

Gyakran feltett kérdések:

  • Mi az BBLeap , és hogyan járul hozzá a precíziós mezőgazdasághoz?
    BBLeap egy fejlett kamerarendszer, amely lehetővé teszi a növényvédő szerek valós idejű felmérését és kijuttatását. A rendszer folyamatosan elemzi a szántóföldön vagy Kertészet található növényeket, azonosítja az egyes növények egyedi igényeit, és permetezőgép vezérli a permetezőgép . Ez lehetővé teszi a termelők számára, hogy ne átlagos kezelést alkalmazzanak, hanem pontosan azt, amire szükség van. Az eredmény: az erőforrások hatékonyabb kihasználása, kevesebb pazarlás, valamint egy célzottabb megközelítés, amely optimalizálja az egyes növények egészségét és növekedését, hozzájárulva ezzel a fenntarthatóbb mezőgazdasághoz.
  • Milyen alkalmazási lehetőségek kínálkoznak BBLeap használatával a terepen és Kertészet?
    BBLeap sokrétű alkalmazási lehetőségeket kínál mind a szántóföldi gazdálkodás, mind a gyümölcstermesztés területén. A szántóföldi gazdálkodásban a „PlantLeap” segítségével a rendszer lehetővé teszi a precíz pontszerű permetezést („zöld a zöldre” és „zöld a barnára”), a burgonya kiszárítását, valamint a gyomfelismerést. A gyümölcstermelők számára a „FruitLeap” név alatt a LeapEye olyan megoldásokat tesz lehetővé, mint a virágritkítás, a fa profilok alapján történő permetezés, a lombkorona felismerése és a biomassza-sűrűség elemzése. Ez a célzott megközelítés biztosítja, hogy az erőforrások hatékonyan, az egyes növények vagy fák egyedi körülményeihez igazodva kerüljenek felhasználásra.
  • Hogyan biztosítja BBLeap a pontosságot, és milyen szerepet játszik ebben az adatgyűjtés?
    BBLeap a permetezőszárra 3 méterenként elhelyezett kamerák segítségével biztosítja a pontosságot. Minden kamera méri a magasságát, sebességét és mozgásvektorát, amelyek a szórókeret adataival kombinálva egy rendkívül pontos szórókeret-modellt hoznak létre. Ez lehetővé teszi a LeapBox számára, hogy rendkívüli pontossággal permetezzen. Ezen felül a LeapEye minden permetezési feladat során nagy felbontású fényképeket készít. Ezeket az adatokat a felhőben tárolják, anonimizálják, és értékesek a növényállomány fejlődésének elemzéséhez, idővonalak készítéséhez, valamint alapul szolgálnak harmadik felek által fejlesztett, növényfaj-specifikus algoritmusok kidolgozásához.
  • Hogyan javíthatják a kamerarendszerek a növénypermetezés hatékonyságát és fenntarthatóságát?
    A kamerarendszerek jelentősen javítják a növénypermetezés hatékonyságát és fenntarthatóságát azáltal, hogy célzott kezelést tesznek lehetővé. Az egyenletes permetezés helyett ezek a rendszerek felismerik az egyes növényeket vagy konkrét problémákat, például a gyomokat vagy a betegségeket. Ez a növényvédő szerek felhasználásának jelentős csökkenését eredményezi, mivel azokat csak ott és akkor alkalmazzák, ahol és amikor szükséges. Ez nemcsak a környezeti hatást minimalizálja, hanem a működési költségeket is csökkenti. Ezenkívül ez a pontosság hozzájárul az egészségesebb növényállományhoz, a magasabb hozamokhoz és a fenntarthatóbb mezőgazdasági gyakorlatokhoz.
  • Milyen szempontokat kell figyelembe venni egy fejlett permetezőrendszer kiválasztásakor a különböző mezőgazdasági igényekhez?
    Egy fejlett permetezőrendszer kiválasztásakor – a mezőgazdasági igényektől függően – számos tényező játszik fontos szerepet. Elengedhetetlen a rendszer alkalmazkodóképessége a különböző növénykultúrákhoz és környezeti feltételekhez, például a szántóföldi gazdálkodáshoz vagy a gyümölcsösökhöz. Ezen felül a valós idejű felmérési képességek, valamint az adatok integrálásának és elemzésének lehetősége döntő fontosságú a hatékony döntéshozatal szempontjából. Figyelembe kell venni továbbá a kijuttatás pontosságát, a növénykultúra-specifikus algoritmusok támogatását, valamint a rendszer moduláris felépítését is. Egy márkától független megoldás, amely a jövőbeli igényekkel együtt fejlődik, hosszú távú rugalmasságot és kedvező befektetési megtérülést biztosít.