ข้ามไปที่เนื้อหา
เทคโนโลยี 03 · คอมพิวเตอร์วิชัน

อ่านค่าจากตัวพืช ไม่ใช่เพียงสภาวะแวดล้อมรอบตัวพืช

กล้องบันทึกภาพตามกำหนดเวลาเพิ่มข้อมูลตัวพืชเข้าสู่ระเบียนภาคสนามของ RiceGuard ระบบคอมพิวเตอร์วิชันได้รับการออกแบบมาเพื่อจำแนกระยะการเจริญเติบโตของข้าวและระบุตำแหน่งรูปแบบที่เกี่ยวกับศัตรูพืชในภาพถ่ายภาคสนาม

บทบาทและการสนับสนุนจากกล้อง

การบันทึกภาพจากกล้องตามกำหนดเวลาช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ระยะการเจริญเติบโตและปัจจัยที่เกี่ยวกับศัตรูพืช

การบันทึกภาพจากกล้องตามกำหนดเวลา
ผลลัพธ์ตามที่ออกแบบไว้ ชั้นระยะการเจริญเติบโต เลเบลศัตรูพืชที่ได้จากการทำนาย + พื้นที่ไฮไลต์

สถานะ วิธีการและผลลัพธ์ที่มุ่งหมายได้รับการจัดทำเป็นเอกสาร การประเมินผลยังคงดำเนินต่อ และยังไม่มีการเผยแพร่ตัวเลขความแม่นยำ

แผนภาพอธิบายวิธีการทำงาน—ไม่ใช่มวลผลการตรวจวัดจริงแบบเรียลไทม์

2 × 2 MP กล้องอินฟราเรดมาตรฐาน IP67
07 ระยะการเจริญเติบโตของข้าว
1,214 บันทึกการระบาดในแปลง
50 จังหวัดที่มีข้อมูล
จากการบันทึกภาพสู่สารสนเทศ

ภาพถ่ายยังคงสืบย้อนกลับได้ในทุกขั้นตอน

  1. 01
    บันทึกภาพ

    ภาพถ่ายตามกำหนดเวลาจากกล้องอินฟราเรดมาตรฐาน IP67 ขนาด 2 MP จำนวนสองตัว

  2. 02
    ประทับเวลา

    คงรักษาเวลาการบันทึกภาพและแหล่งที่มาภาคสนาม

  3. 03
    บีบอัด

    ลดขนาดภาพถ่ายสำหรับการจัดการ ณ อุปกรณ์ปลายทางและการนำส่งข้อมูล

  4. 04
    กรองเบื้องต้น

    เตรียมเฟรมภาพก่อนการอนุมานโดยโมเดล

  5. 05
    วิเคราะห์

    ประเมินระยะการเจริญเติบโตของพืชและรูปแบบที่เกี่ยวกับศัตรูพืช

  6. 06
    ซิงก์ข้อมูล

    นำส่งภาพถ่าย เมทาเดตา และเลเบลเมื่อมีสัญญาณการเชื่อมต่อ

ผลลัพธ์ตามที่ออกแบบไว้ ชั้นระยะการเจริญเติบโต เลเบลที่ทำนายได้ · ค่าคะแนนความเชื่อมั่น · พื้นที่ไฮไลต์ในภาพถ่าย

การจำแนกระยะการเจริญเติบโต

ระยะเจ็ดระยะเปลี่ยนภาพถ่ายให้กลายเป็นบริบทวัฏจักรของพืช

  1. 01 การเตรียมดิน
  2. 02 การปักดำ
  3. 03 ระยะแตกกอ
  4. 04 ระยะยืดปล้อง
  5. 05 ระยะออกดอก
  6. 06 ระยะสร้างเมล็ด
  7. 07 ระยะสุกแก่

ทำไมระยะการเจริญเติบโตจึงสำคัญ หลักฐานด้านน้ำ ธาตุอาหาร และศัตรูพืช มีประโยชน์มากยิ่งขึ้นเมื่อนำมาอ่านเทียบกับระยะการเจริญเติบโตที่สังเกตได้ของพืช—ไม่ใช่เพียงวันที่ตามปฏิทิน

การตรวจหาศัตรูพืชและโรคพืช

ออกแบบมาเพื่อระบุตัวตนและระบุตำแหน่งรูปแบบที่เกี่ยวเนื่องกับศัตรูพืช

ผลลัพธ์กรอบล้อมรอบเชิงอธิบาย

กรอบล้อมรอบ (Bounding box) ทำหน้าที่ไฮไลต์พื้นที่ในภาพถ่ายที่สัมพันธ์กับเลเบลเกี่ยวกับศัตรูพืชที่ทำนายได้

ค่าคะแนนความเชื่อมั่น (Confidence score) แสดงระดับความหนาแน่นที่โมเดลสนับสนุนการทำนายนั้น ไม่ใช่ความแม่นยำที่ได้รับการรับประกัน

หลักฐานการเกิดในภาคสนามระดับประเทศ

ระเบียนข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากแปลงนาทั่วประเทศไทย

1,214 ระเบียนข้อมูลภาคสนาม
50 จังหวัด
30+ ตัวชี้วัดศัตรูพืชและโรคพืชต่อระเบียนข้อมูล
ตัวอย่างตัวชี้วัดภาคสนามที่ได้รับการบันทึก
  • จำนวนนับเพลี้ยกระโดดสีน้ำตาลต่อต้น/หน่อ
  • เปอร์เซ็นต์โรคไหม้ที่ใบ
  • โรคกาบใบแห้ง
  • โรคใบขีดโปร่งแสง

ขอบเขตของหลักฐาน ชุดข้อมูลถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาและประเมินผลโมเดล ความแม่นยำจะได้รับการเผยแพร่หลังจากส่งสิ้นการประเมินผลอย่างเป็นทางการแล้วเท่านั้น

ความโปร่งใสของชุดข้อมูล

ชุดภาพถ่ายที่ติดเลเบลมีความไม่สม่ำเสมอ—และการประเมินผลต้องสะท้อนสภาวะดังกล่าว

การกระจายตัวเชิงคุณภาพ · ไม่ใช่จำนวนนับที่แน่นอน
ระยะแตกกอ
เกือบครึ่งหนึ่งของภาพถ่ายที่ติดเลเบลแล้ว
ระยะออกดอก
จำนวนภาพน้อยกว่ามาก
วิธีอ่านหลักฐาน
  1. จำนวนภาพถ่ายที่มากกว่าไม่ได้หมายถึงความแม่นยำที่สูงขึ้น ระยะแตกกอมีสัดส่วนหลักในชุดข้อมูลที่ติดเลเบล
  2. ประเมินแต่ละระยะแยกออกจากกัน ระยะออกดอกมีฐานหลักฐานที่ขนาดเล็กกว่า
  3. ความแม่นยำยังคงไม่ได้รับการเผยแพร่ การประเมินผลอย่างเป็นทางการยังคงดำเนินต่อ
ผลลัพธ์ Phenology

ภาพถ่ายจากกล้องของเสาสองต้นช่วยสนับสนุนมุมมองระยะการเจริญเติบโตของพืชขั้นทดลอง

  1. 01 ข้อมูลเข้า เสาสองต้น

    ภาพจากแปลงตามรอบเวลาที่กำหนด

  2. 02 บริบท ภาพ + บริบท

    เวลาและแหล่งที่มาในแปลง

  3. 03 การตีความ ระยะที่คำนวณได้

    การเจริญเติบโตที่คำนวณได้จากภาพถ่าย

  4. 04 ผลลัพธ์ แดชบอร์ด Phenology

    มุมมองของระบบในขั้นทดลอง

สถานะปัจจุบัน แสดงมุมมองขั้นทดลองที่เปิดปฏิบัติการอยู่ · อ่านภาพถ่ายจากกล้องบนเสาจำนวนสองต้น

สถานะของโมเดล

ส่วนที่ได้รับการจัดทำเอกสาร ส่วนที่เปิดปฏิบัติการ และส่วนที่ยังอยู่ระหว่างการประเมินผล

  1. มีเอกสารกำกับ การเก็บภาพ การบันทึกภาพตามกำหนดเวลา · กล้องอินฟราเรดมาตรฐาน IP67 ขนาด 2 MP จำนวนสองตัว · การประทับเวลา · การบีบอัดข้อมูล
  2. มีเอกสารกำกับ การออกแบบระยะการเจริญเติบโต ระยะการเจริญเติบโตของข้าวเจ็ดระยะและบทบาทของบริบทระยะการเจริญเติบโต
  3. มีเอกสารกำกับ หลักฐานศัตรูพืช 1,214 ระเบียนข้อมูล · 50 จังหวัด · 30+ ตัวชี้วัด
  4. ใช้งานอยู่ · อยู่ในขั้นทดลอง ผลลัพธ์ Phenology ระยะการเจริญเติบโตที่ประมวลผลจากภาพถ่ายกล้องของเสาสองต้น
  5. อยู่ระหว่างการประเมิน ความแม่นยำของโมเดล ยังไม่มีการเผยแพร่ตัวเลขความแม่นยำ
เทคโนโลยี 04 · การเชื่อมต่อและระบบคลาวด์

ภาพถ่ายและแพ็กเก็ตข้อมูลเซ็นเซอร์เดินทางออกจากภาคสนามด้วยวิธีการที่แตกต่างกัน

ต่อเติมไปยังกลยุทธ์การสื่อสารวิทยุสองระบบ การบัฟเฟอร์ข้อมูล ณ อุปกรณ์ปลายทาง และสถาปัตยกรรมคลาวด์ที่ใช้สำหรับการจัดเก็บและการรวมข้อมูล

สำรวจการเชื่อมต่อและระบบคลาวด์