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            助力鄉村振興 / 促進“三農”發展

            Agricultural investment

            G+AI智慧養豬?走進智慧農業典型案例

            來源:農業行業觀察 日期:2021.02.22 閱讀:6012

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            5G+AI智慧養豬


            國內某豬場為解決飼養人力成本高、非洲豬瘟導致產能低下等問題,利用5G、物聯網、AI視頻圖像分析等技術,打造“5G+AICDE”智慧養豬解決方案,實現了智能環控、疾病防控、精準飼喂和繁殖優化。


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            智慧養豬解決方案架構

             

            本系統通過智能化、信息化手段全維度監測豬只生長環境,降低了15%的人工成本,減少了種豬配種、妊娠、分娩期間人豬接觸,從而增強了抵御非洲豬瘟的能力,提高了生產效率。

             

            豬舍監控攝像頭和環境傳感器通過5G網絡將豬舍環境視頻數據實時傳輸至管理平臺,管理人員可遠程掌握豬場環境指標,減少了人豬接觸,降低了疾病發生概率、阻斷疫病傳播。

             

            豬舍軌道巡視機器人采集豬只圖像信息并進行AI視頻圖像分析,智能測量豬只的體重和背膘數據,為豬只繁殖優化和精準飼喂提供決策依據,目前智能測重、測膘準確率已達到97%。


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            豬場智能監控


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            柑橘智慧品控及農商事管理


            某省級農業示范基地與農科院校合作引進經濟樹種、花卉全套種植技術,為保證分散在全省不同區域的種植基地實現“同品種、同標準、同進度”的品質控制和產業鏈智慧管理功能,建立了“遠程品控智慧管理系統”。

             

            該系統具有如下功能:

             

            一是使用物聯網傳感器、視頻、空地一體信息采集設備,實現了對各個基地“異地、同頻、全域”的24小時不間斷有人/無人自動監控功能。


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            柑橘遠程品控智慧管理系統的功能和發展階段

             

            二是將環境監控數據輸入AI防災判斷模型,對比歷史氣象、水文與災病信息,針對異常進行預警。

             

            三是將作物成長監控結果數據輸入AI農業判斷模型,比對農業院校種苗各階段生長情況,及時發現問題,進行干預。

             

            四是對農作物生長信息進行自動反饋和人工反饋作業,收集反饋結果,自動生成農事管理經濟評估結果。

             

            五是利用ERP將農事管理、農資采購訂單及庫存管理結合,提高農業資金效率,根據效果篩選農資供應商。

             

            六是利用區塊鏈—聯盟鏈技術統一供應商、農業生產、農科院校的信息保護與可信交換溝通,沉淀數據資產,為種苗培育和農資配方的持續優化,提供真實反饋依據。


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            柑橘遠程品控智慧管理系統的供應鏈實現

             

            七是把農作物到農產品全程生長信息記錄,作為綠色食品質量檢測的依據,打造品質控制品牌,并據以生成農產品可信數據身份,向終端消費者實現產品溯源和品牌宣傳的雙重效能。

             

            下一步,該基地將應用農業融資滴灌及農機管理信息系統,進一步提高智慧化水平。

             

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            5G+AI無人農機智慧作業


            國內某農墾局為解決農機裝備未集中聯網監管、農機作業較多依賴人力、作業效率低等問題,創新開展了5G+AI無人農機作業項目探索,構建了5G云網融合能力平臺,提供了大帶寬低時延網絡以及邊緣計算能力。


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            無人農機智慧作業基礎5G網絡建設


            5G農機無人作業系統部署在5G云網融合平臺之上,并與智能農機裝備對接,實現了農機從機庫、機耕道到作業地塊的全流程無人作業,覆蓋了水稻種植耕、種、管、收全部生產環節。

             

            在機庫和道路上,首先進行位置地圖建模,基于RTK差分GNSS定位技術、IMU數據與UWB精準定位技術的應用設備部署,實現室內外厘米級定位精度;

             

            其次結合部署在邊緣云的核心控制系統及安裝在農機上的視覺、雷達終端,智能感知周圍環境;

             

            最后采用AI深度學習算法,完成農機前進和倒車時的標志線識別和障礙物檢測,從而實現農機無人駕駛、泊車、障礙物識別和自動避障。


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            無人農機智慧作業系統架構

             

            在作業地塊內,基于提前測繪的高精地圖、RTK差分GNSS室外高精度定位,結合路徑規劃及路徑跟蹤控制技術,實現農機路徑跟蹤與運動控制。在核心控制系統的調度下,農機可實現全流程的無人作業。

             

            該系統已在80余畝的試驗田部署實施,充分利用了5G“云—網—邊—端”融合優勢,實現了地塊、農事、農機信息一體化資源管理。

             

            平均每臺農機降低1人/ 次作業人力成本,實現了降本增效;通過夜間無人作業,平均延長1倍農機作業時間,全力為農忙保駕護航。


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