利用Google AI技術+Edge TPU智能設備,打造智慧農業

DIY MAKER 於 02/03/2020 發表 收藏文章
智慧農業利用科學技術手段,對農產品的生產、銷售進行精細化管理,提高農業生產效率,幫助農民提高收入。智慧農業實現了投入少,產量高的目標,通過農業生產高度規模化、機械化、智能化的特點,降低生產成本,提高市場競爭力;可以實現無人化精準控制,達到水、肥、光、熱的利用,不過度施肥、噴灑農藥,杜絕污染,確保農產品絕對安全。智慧農業的應用和推廣,可以改變過去生產者單純依靠經驗進行農業生產經營的模式,轉變了農業生產者、消費者對傳統農業落后、科技含量低的觀念。


智慧農業

本地AI為農業提供了高性能的離線分析,可以改善土壤品質,植物健康和農作物產量,從而生產更多的食物,減少對環境的影響並實現可持續的耕作方式。據聯合國糧食及農業組織稱,近三分之一的世界糧食產量是被浪費或耕種損失的,而2018年饑餓人口超過8.2億。為了保證全球人口的食品可持續供應,生產者需要增加產量,同時減少對環境的負面影響,例如土地侵蝕,養分流失和溫室氣體排放。

土壤分析

通過傳統方法分析作物的生長條件需要一個月或更長的時間。這種延遲可能導致作物播種、施肥時間不適當,從而降低作物的產量,甚至造成沒有收成。借助Coral設備,結合針對土壤數據進行訓練的神經網路模型,可以提供近乎即時的土壤狀況分析。這將帶來更及時的耕種措施調整和適時播種。

作物分揀

對於小農戶而言,對農產品精良情況進行分類,可以獲得更高的銷售價格和更快的上市時間。通過傳統手工完成作物分級的過程很慢,而且過多佔用勞動力資源。借助Coral設備,運行目標檢測模型可以構建成本更低的模組化分揀機。這種模組化的分揀可以幫助農民輕鬆地對其產品進行分類並快速推向市場。


病害檢測

準確診斷植物健康,包括疾病,害蟲和環境資訊,是改善生長條件的第一步。語義分割模型可以幫助將樹葉和植物特徵與複雜背景分開。當與分類模型結合並在Coral平臺上運行時,農民可以對田間疾病進行即時診斷。在生長季節和各個領域匯總這些數據可以改進模型,從而提高農作物未來的產量並降低病蟲害風險。

精准農業

為便於在合適的時間進行農作物施肥、澆水、除蟲等干預,精准農業對農作物的栽種位置、生長狀況和生長進度等資訊瞭解程度要求很高。無論是大型農場還是小型農場,跟蹤此信息都非常困難。借助Coral本地 AI技術構建的作物狀態監測工具,以及結合用於識別和分類的機器學習模型,農民可以找出農作物並評估其生長狀況,從而有針對性地進行干預。比如精確地使用農藥,化肥和除草劑。

Google Coral是使用本地化AI構建產品的一系列開發設備。借助Coral,您可以將設備上的AI應用創意從原型拓展到生產。通過Coral系列硬體設備及組件、軟體工具和預編譯模型的平臺,您可以使用本地AI,快速構建高效、私密和離線的人工智慧產品。


Coral產品性能特點:
高效:低功耗、高性能,完美發揮本地嵌入式應用程式的性能。
私有:在本地執行所有機器學習推理,數據均在本地存儲和傳輸,更加保證用戶數據的私有和安全。
迅速:嵌入式設備的推理速度業界領先,可快速運行AI。
離線:可在連接受限的環境下進行部署,無需雲端,非常適合斷網離線操作。
節約成本:本地化AI可顯著節約帶寬和雲計算成本。

Coral系列設備搭載了專為在邊緣運行TensorFlow Lite ML模型而設計的ASIC晶片——Edge TPU,它可以提供低功耗、高性能的機器學習推理。Edge TPU 可用於越來越多的工業使用場景,如預測性維護、異常檢測、機器視覺、機器人學、語音識別等等。它可以應用於製造、本地部署、醫療保健、零售、智能空間、交通運輸等各個領域。它體型小、能耗低,但性能出色,可以在邊緣部署高精度 AI。Edge TPU 是對 CPU、GPU、FPGA 以及其他在邊緣運行 AI 的 ASIC 解決方案的補充。


Google Coral 系列硬件通過代理商 Gravitylink線上商城,現已在近40個國家/地區發售。Gravitylink 擁有覆蓋亞太、北美、歐洲等地區的銷售網絡,並推出全球首個基於Google Coral 硬件打造的AI 模型交流市場「Model Play」。

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