Решения

Появление интеллектуальных систем управления теплицами обусловлено требованиями современного сельского хозяйства к эффективности, точности и устойчивости, обусловленными быстрым развитием Интернета вещей, датчиков, больших данных и других технологий. Традиционные методы ведения сельского хозяйства полагаются на ручной опыт управления тепличной средой, что часто приводит к трудоемким процессам, расточительству ресурсов и задержке корректировок.

Для решения проблем горных садов (сложный рельеф, потребности в сохранении почвы, трудности управления) компания BGT Hydromet предлагает набор разумных планов посадки и управления строительством, специально разработанных для горных садов. Это решение объединяет технологии Интернета вещей (iot), больших данных и искусственного интеллекта, предоставляя комплексное решение с учетом таких аспектов, как аппаратные устройства, управление облачной платформой, сценарии применения и преимущества, призванное помочь владельцам садов принимать научные решения, снижать затраты, повышать урожайность и качество.

Благодаря постоянному технологическому прогрессу беспочвенное земледелие — современный метод ведения сельского хозяйства — привлекает все большее внимание. Заменяя почву питательными растворами, которые обеспечивают растения необходимой водой, питательными веществами и кислородом, беспочвенное выращивание дает такие преимущества, как экономия воды и земли, высокая урожайность и снижение зависимости от сложного контроля окружающей среды. Однако управление критическими параметрами, такими как уровень pH и температура, важно для обеспечения оптимального роста растений. Интеллектуальное решение для мониторинга беспочвенного земледелия играет жизненно важную роль в повышении эффективности, урожайности и качества при развитии цифрового и интеллектуального сельского хозяйства.

Традиционный мониторинг насекомых-вредителей основан на ручных проверках и подсчете световых ловушек, которые страдают от низкой эффективности, плохой своевременности и неточных данных. Например, ручная идентификация вредителей имеет 30% ошибок и не может обеспечить раннее предупреждение о вспышках вредителей в режиме реального времени. Благодаря достижениям в области распознавания изображений с помощью искусственного интеллекта, Интернета вещей и периферийных вычислений системы мониторинга насекомых на основе искусственного интеллекта теперь позволяют осуществлять автоматический отлов насекомых, интеллектуальную идентификацию и динамические ранние предупреждения, переводя борьбу с вредителями с реактивного реагирования на упреждающее предотвращение.