农业中的人工智能有助于检测农场中的害虫、植物病害和营养不良。人工智能传感器可以识别并锁定杂草，然后再决定在该地区使用哪种除草剂。精准农业，通常被称为人工智能系统，正在帮助提高收获的整体质量和准确性。
我们需要大量土地来养活数十亿人。如今，手工栽培已经不可能了。与此同时，作物歉收往往是由虫害和植物疾病造成的。鉴于现代农业经营的规模，要发现和制止这种虫害入侵具有挑战性。
这为计算机视觉技术增加了一个新的应用。农夫们可以利用航空摄影在宏观上确定植物疾病或害虫的早期指标，并在微观层面使用叶子和植物的特写照片来识别作物病害。这些研究中常用的计算机视觉方法是卷积神经网络。如今，人工智能在农业领域的更多应用正在开发中。
值得注意的是，我们在这里非常广泛地使用了“计算机视觉”一词。图像通常不是最可靠的信息来源。研究植物生命的许多重要方面的最好方法是用其他方法。通常可使用专用传感器收集高光谱图像或进行3D激光扫描，以更好地了解植物的健康状况。在农学领域，由于人工智能在农业领域的应用，这类技术得到了越来越多的应用。
这种数据类型通常具有高分辨率，与医学成像相比，更类似于照片。AgMRI是一种现场监测系统。虽然需要专门的模型来处理这些数据，但由于数据的空间组织，特别是可以使用卷积神经网络。
植物表型和成像研究获得了数百万美元投资。目前的主要任务是收集相当大的农作物数据集，通常以图片或三维图像的形式，并将表型信息与植物基因型进行对比。研究结果和信息可用于推进全球农业技术。农业并不是唯一使用智能人工智能系统的领域，人工智能在招聘方面也是一个热门话题。
许多自主农业机器人能够在坚持既定的基本模式，并考虑到该地区的独特特点的同时在地面上挖洞和播种。机器人还能够管理植物的生长过程，并单独与每一株植物交互。当农作物成熟时，机器人将收获，再次以应有的方式对待每株植物。
无人机可以自动喷洒农作物。小型、灵活的无人机可以比大型飞机更精确地运送危险物质。此外，使用喷雾无人机拍摄的航空摄影可以用来为本文开头所述的计算机视觉算法收集数据。
专门为收割而设计的机器人正在越来越多地被创造和部署。联合收割机已经使用了很长时间，而单棵杂草可以被机器人识别和机械清除。这是当代机器人技术和计算机视觉的另一项了不起的成就，因为在此之前，人们不可能区分杂草和有益植物，也不可能使用机械手与小植物交互。
尽管许多农业机器人仍是原型或仅在小范围内进行测试，但ML、AI和机器人技术在农业领域的应用已经很明显。相信在不久的将来，越来越多的农业活动将采用机械化。
如今，人工智能在农业领域的更多应用正在开发中。例如，某企业的一个试点项目将计算机视觉应用于畜牧业，但这一领域还没有引起深度学习企业们的广泛兴趣。
当然，已经有一些举措将牲畜跟踪数据用于机器学习。例如，巴基斯坦企业推出了一款项圈，可以无线监测奶牛的活动和体温。而法国研究人员正在研究奶牛的面部识别技术。
此外，还有一些计划将人工智能应用于养猪业，这是一个迄今尚未得到充分利用的行业，市场价值高达数千亿美元。在现代农场里，猪被圈养在相对较小的群体中，选择最具可比性的动物。食品是养猪生产的主要支出，因此，因此当代养猪生产的主要目标是最大化育肥过程。
如果农民对猪的体重增长有全面的了解，他们就可以解决这个问题。动物在其一生中通常只称重两次，刚出生和卖出时。如果专家们知道每头小猪是如何增重的，他们可以为每头猪设计独特的增肥方案，甚至设计独特的食品添加剂组合。这将大大增加产量。
尽管把动物赶到磅秤上并不是特别困难，但它会给它们带来很大的压力，而有压力的猪会体重下降。这项新的人工智能研究旨在创造一种新的、非侵入性的动物称重方法。利用计算机视觉模型从照片和视频数据中推断出来猪的重量。这些估计结果将被纳入现有的传统分析机器学习模型，以增强增肥过程。
农业和畜牧业有时被视为是过时的职业。然而，现如今农业领域的人工智能正成为许多农场的常用工具。造成这种现象的主要原因是农业中同时进行着大量的工作。
它们是非常繁琐，以至于必须使用深度学习和当代人工智能来实现它们的自动化。虽然栽培的植物和猪是完全相同的，但它们并不是来自同一条流水线。每一个番茄灌木和每一头猪都需要一个独特的方法，因此人类的干预是绝对必要的。
我们可以利用当前人工智能的发展来解决挑战，同时也可以自动化与动植物互动的技术，并考虑到它们的独特特征。称一头猪的体重比学习如何通过图灵测试更简单，在广阔的田野上操作拖拉机比在拥挤的交通中操作汽车更简单。
由于农业仍然是世界上最大和最重要的行业之一，即使效率的微小提高也会带来显著的收益。这就是为什么有很多企业在农业领域优先考虑人工智能的原因。
以上是智慧农业：计算机视觉和机器人正被用于提高效率的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
