Платформа комплексного управления интеллектуальными сельскохозяйственными угодьями, визуальными большими данными, EasyCVR помогает высококачественному развитию сельского хозяйства.
Платформа комплексного управления интеллектуальными сельскохозяйственными угодьями, визуальными большими данными, EasyCVR помогает высококачественному развитию сельского хозяйства.

1. Справочные требования

Моя страна — большая сельскохозяйственная страна, площадь сельскохозяйственных земель которой составляет 2 миллиарда акров. Благодаря ускоренной интеграции информационных технологий нового поколения, таких как Интернет вещей, большие данные и искусственный интеллект, в сельское хозяйство и сельские районы, а также акценту страны на сельском хозяйстве, умное сельское хозяйство играет важную ведущую и способствующую роль в модернизации сельского хозяйства моей страны и реализация стратегии возрождения села. В традиционном производстве сельскохозяйственных угодий из-за отсутствия эффективных систем интеллектуального управления сельскохозяйственными угодьями, таких как недостаточные возможности сбора данных, несовершенные стандарты данных и относительно отсталые методы сбора, передачи, хранения и обмена данными, фермеры не могут вносить своевременные и эффективные корректировки. для роста урожая. С применением новейших технологий наше решение EasyCVR для интеллектуальных сельскохозяйственных угодий обсудит и внедрит, как управлять и анализировать условия почвы, погоды и роста сельскохозяйственных культур на тысячах или десятках тысяч акров сельскохозяйственных угодий, а также как осуществлять эффективный надзор.

2. Проектирование схемы

Система видеонаблюдения EasyCVR для интеллектуальных сельскохозяйственных угодий включает в себя данные, системы и интеллектуальное оборудование и глубоко интегрирована с такими производственными факторами, как земля, животные и растения, а также с производственными инструментами в традиционном сельском хозяйстве, что позволяет добиться точности в производственных операциях на сельскохозяйственных угодьях и облегчить управление сельскохозяйственными угодьями. производство, новая эра современного умного сельского хозяйства с эффективным управлением. Решение ориентировано на комплексное применение технологий и оборудования интеллектуального зондирования, интеллектуального анализа и интеллектуального управления при производстве сельскохозяйственных угодий. Оно основано на облачной платформе визуального мониторинга, системе интеллектуального видеоанализа EasyCVR и платформе/аппаратном обеспечении интеллектуальных алгоритмов искусственного интеллекта для реализации сбора и передачи данных. , хранение и хранение больших данных о сельскохозяйственных угодьях. Анализ, обмен и т. д., а также создание комплексной платформы управления интеллектуальными визуальными большими данными о сельскохозяйственных угодьях, таких как интеллектуальный надзор, предупреждение о рисках и удаленный контроль сельскохозяйственных угодий.

3. Применение технологий

1. Интеллектуальный осмотр дронов

Дрон может снимать вид земли с высоты птичьего полета с высоты 1000 метров. В наземной командной машине персонал наблюдения может просматривать в реальном времени изображения сельскохозяйственных угодий, возвращаемые дроном, перед компьютером. Видеоплатформа безопасности EasyCVR национального стандарта GB28181 может получать доступ к кадрам сельскохозяйственных дронов через протокол RTMP и может распределять многоформатные видеопотоки, такие как: RTMP, RTSP, HTTP-FLV, WebSocket-FLV, HLS, WebRTC и другие видеопотоки. Менеджеры могут просматривать экран доступа дрона через различные терминалы для эффективного патрулирования полей. В то же время в сочетании с алгоритмами искусственного интеллекта собранные данные изображения могут анализироваться для обеспечения полного автоматизированного мониторинга сельскохозяйственных угодий и посевов и оказания помощи в принятии сельскохозяйственных решений. -изготовление.

2. Фиксированный мониторинг и мониторинг в реальном времени.

Установите камеры высокого разрешения на посевных площадях сельскохозяйственных угодий для наблюдения за фиксированными точками, удаленной передачи видеоинформации в реальном времени в центр наблюдения за сельскохозяйственными угодьями через 4G/5G и другие сети, а также круглосуточного мониторинга видеоизображений сельскохозяйственных угодий. Менеджеры могут учиться вовремя. с помощью видео и графической информации об условиях сельскохозяйственного производства и может своевременно публиковать руководство по производству, информацию о заболеваниях и вредителях и т. д. на основе этой графической информации, чтобы обеспечить безопасное и эффективное производство и надзор за сельскохозяйственными угодьями. Этот метод мониторинга охватывает большую территорию и обеспечивает круглосуточный мониторинг.

3. Комплексная платформа управления данными о сельскохозяйственных угодьях.

Данные, собранные из различных производственных ресурсов и оборудования Интернета вещей, задействованного в строительстве сельскохозяйственных угодий, унифицированы, систематизированы и проанализированы, а высококачественные данные о сельскохозяйственных угодьях всесторонне отображаются визуально с помощью изображений. Пользователи могут использовать мобильные телефоны, iPad, ПК и другие устройства. другие терминальные устройства Просматривайте и анализируйте посадку и рост сельскохозяйственных культур на открытом воздухе, состояние рассады, насекомых-вредителей, погодную среду и другие данные в любое время и в любом месте, а также осуществляйте научное управление посадкой и принятием решений и контроль на основе этой информации.

4. Технология интеллектуального анализа AI

Благодаря интеллектуальному алгоритму в системе интеллектуального видеоанализа AI можно обнаруживать вторжение людей и обнаруживать фейерверки на сельскохозяйственных угодьях, чтобы предотвратить такие несчастные случаи, как кражи, раскопки и пожары. Когда система обнаруживает аномалию, она может выдать раннее предупреждение в режиме реального времени и сделать снимки на месте, чтобы улучшить возможности интеллектуального управления сельскохозяйственными угодьями.

5. Обмен данными о сельскохозяйственных угодьях

Интеллектуальный анализ Платформа видеонаблюдения национального стандарта EasyCVR может предоставлять стандартные протоколы и стандартные интерфейсы API, которые могут быстро и беспрепятственно реализовывать каскадирование платформы. Она может обмениваться видеоданными с регулирующими органами более высокого уровня, а также может каскадно передавать данные с платформ более низкого уровня на платформы. Платформа для агрегирования и управления. Обеспечьте интеграцию и обмен данными, сломайте барьеры в области данных и дилеммы «дымоходов» данных традиционного управления сельским хозяйством, а также обеспечьте комплексное управление большими данными о сельскохозяйственных угодьях.

«Умное» сельское хозяйство — это системный проект. Платформа комплексного управления «умной» визуализацией сельскохозяйственных угодий, созданная с помощью видеовозможностей EasyCVR и возможностей интеллектуального анализа AI, может помочь менеджерам сельскохозяйственных угодий эффективно отслеживать информацию о росте сельскохозяйственных культур и информацию об окружающей среде в режиме реального времени, что значительно снижает затраты на рабочую силу и повышает эффективность производства. и достичь новой модели высококачественного развития сельского хозяйства с комплексной визуализацией, быстрым реагированием и интеллектуальным принятием решений.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose