遠距離傳輸wifi模塊智慧農(nóng)業(yè)新模式人工智能+機械自動化新應(yīng)用，案例：一個黃瓜農(nóng)小池誠發展，原本是汽車廠的工程師改進措施，但他辭掉了工作，回到家鄉(xiāng)幫父母經(jīng)營黃瓜農(nóng)場效果。農(nóng)場不大發展的關鍵，但日本農(nóng)場對黃瓜有不同的分類標準，小池家庭也是如此求得平衡。只有同一品種的黃瓜分類才能達到9種有所應，這讓他遭受了很多痛苦。

于是他把腦筋放在人工智能上面向，開始研究Google的TensorFlow該平臺以覆盆子派3為主控制器今年，并配有相機拍照。這些照片傳到了這里合作關系。TensorFlow該平臺在一個小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運行真諦所在，以確定它是否是小黃瓜。之后結構不合理，被判定為小黃瓜的照片被傳輸?shù)礁蟮幕A(chǔ)上Linux服務(wù)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)不同的特點對小黃瓜進行分類。

突破初期失敗后十分落實，小池創(chuàng)建了一臺成本不到10萬元的自動分裝機規模，任何人都可以快速啟動。它還釋放了該系統(tǒng)的程序代碼開源GitHub上...

以前作用，我們已經(jīng)介紹了物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)智能農(nóng)業(yè)進行；但事實上，農(nóng)業(yè)科技就像主流科技領(lǐng)域一樣銘記囑托，即將被采用“大數(shù)據(jù)的下一步”事關全面，即以機器學習為首的人工智能技術(shù)席卷。

與其他行業(yè)相比，農(nóng)業(yè)與時俱進、漁業(yè)和畜牧業(yè)面臨著更嚴峻的挑戰(zhàn)應用。如今，世界人口約為72億更優質，其中7.8億人生活水平較低成就，面臨結(jié)構(gòu)性饑餓威脅。然而項目，到2050年相對開放，全球人口將高達90億，這意味著人類生產(chǎn)的糧食總熱量需要增加60%綜合運用；如果計算肉類來源牲畜消耗的糧食相貫通，這些糧食的總熱量將達到103%；但相比之下脫穎而出，在過去的33年里系統，農(nóng)業(yè)可用面積多只增加了4%。

因此積極影響，許多人認為人工智能是在耕地資源有限的情況下增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出重要的作用，保證可持續(xù)發(fā)展的有力答案之一；隨著人工智能的發(fā)展自動化，也有“農(nóng)機全自動化”趨勢重要的意義。本文將介紹幾個實際案例，帶您了解人工智能在農(nóng)業(yè)中的無限潛力規模最大。

AI成熟的視覺識別已經(jīng)開始在農(nóng)業(yè)中發(fā)展

市值約40億美元的蘋果每年在美國收獲和銷售關註度，因此蘋果在美國農(nóng)業(yè)中占有一席之地；與此同時重要手段，AI與遠距離傳輸wifi模塊全自動機器人正在猛烈沖擊蘋果農(nóng)業(yè)穩中求進，美國農(nóng)機新創(chuàng)公司Abundant就發(fā)明了“采摘蘋果機器人“，它有機器學習的視覺算法不折不扣，可以準確判斷每個蘋果再獲，從提取到輕放在收集箱中。整個過程的準確性基本上和人類一樣最深厚的底氣，甚至可以以幾十人的速度工作敢於挑戰。
另一間NatureSweet新農(nóng)業(yè)公司更嘗試使用AI監(jiān)測番茄的生長過程。通過安裝在溫室里的相機應用擴展，他們獨特的算法可以識別番茄是否有病蟲害和枯萎的視覺線索就此掀開，并實時通知農(nóng)民病害已經(jīng)開始發(fā)生。這種方法顯然比以前每周花時間進行人工檢查要有效得多。甚至總之，他們現(xiàn)在也開始寫一個視覺識別番茄是否成熟的算法。

快速改變農(nóng)業(yè)面貌的自動機械

有鑒于微型MEMS傳感器（包括加速度計、陀螺儀足了準備、磁力計和壓力傳感器）GPS模塊和加工芯片越來越成熟規模設備，遠距離傳輸wifi模塊農(nóng)業(yè)無人機的價格也越來越便宜，這對農(nóng)民來說是一個巨大的好消息穩步前行，也有深刻的潛力徹底改造整個行業(yè)至關重要。在臺灣，使用無人機噴灑農(nóng)業(yè)責任製、肥料和藥物并不是什么新鮮事效率。根據(jù)上下游報告良好，遠距離傳輸wifi模塊無人直升機噴灑10分鐘可噴灑15畝農(nóng)藥雙重提升，每天多可噴灑225畝，是傳統(tǒng)人力的三到四倍倍增效應，可有效節(jié)省藥物結果，甚至注意葉片背面的絲瓜也可以通過氣流擾動順利施用。

但無人機不僅可以施用藥物和肥料重要意義。美國許多酒莊現(xiàn)在使用帶有高光譜相機的無人機規則製定，從紅外線和可見光譜中收集數(shù)據(jù)，拍攝健康植物和病害植物范圍的空拍掃描圖引領，即使是眼睛不明顯的害蟲表現明顯更佳、真菌感染和其他病變植物也可以識別。我相信敏感的讀者也猜到優化服務策略，這種紅外識別植物健康的視覺識別系統(tǒng)是機器學習與無人機相結(jié)合的另一個好案例技術先進。

而在熱門的“自動駕駛”部分，在2017年各國政府和廠商仍致力于實現(xiàn)遠距離傳輸wifi模塊無人駕駛上路駕駛之前技術節能，Kinze早在2012年提高，這家大型農(nóng)機企業(yè)就參考了Google自動駕駛系統(tǒng)創(chuàng)建了自動農(nóng)業(yè)和收割機。只要在耕作過程中將遇到的情況與田間信息一起輸入延伸，GPS系統(tǒng)有很大提升空間，拖拉機根據(jù)GPS系統(tǒng)記錄指示行駛，按前方進行紅外線掃射，避免撞到障礙物供給；大型農(nóng)機企業(yè)久寶田也宣布，于2020年推出“一鍵完全自動”農(nóng)業(yè)機械有助于解決日本農(nóng)村勞動老齡化問題日益嚴重便利性。

雖然人工智能已經(jīng)成為科技領(lǐng)域的支柱深入交流研討，但我們也介紹了人工智能和自動機械在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。但事實上效果較好，大多數(shù)主要農(nóng)業(yè)企業(yè)集聚效應、設(shè)備制造商和服務(wù)提供商都沒有在農(nóng)業(yè)中大力推廣人工智能。

技術(shù)上大的挑戰(zhàn)之一是收集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)并不容易。我們知道提升，遠距離傳輸wifi模塊AI是大數(shù)據(jù)“下一步”持續，需要大量的數(shù)據(jù)來正確地訓練算法。雖然地理、天氣等數(shù)據(jù)相對完善高品質，但作物本身的大部分數(shù)據(jù)只能在每年的生長季節(jié)獲得一到兩次，顯然比其他領(lǐng)域需要更多的時間互動講；與技術(shù)統籌、工業(yè)或網(wǎng)絡(luò)圈不同，所有權(quán)的透明度和共享更加困難支撐能力。