Computer Vision

Computer Vision verwendet digitale Fotos, Videos und andere visuelle Eingaben, um Empfehlungen zu geben. Es trainiert Computer, mit Kameras, Daten und Algorithmen Funktionen auszuführen, die dem menschlichen Sehvermögen ähneln. Darüber hinaus kann es Menschen schnell übertreffen, indem es Fehler oder Probleme erkennt, die für Menschen unsichtbar sind, während es Gegenstände inspiziert oder eine Produktionsanlage überwacht. Dieses System kann Hunderte von Produkten oder Prozessen pro Minute bewerten.

Computer Vision im Weinberg

Winzer arbeiten ausschließlich in Weinbergen. Zu ihren Aufgaben gehört es, sich um die Pflanzung, das Wachstum und das Wohlergehen der Reben zu kümmern. Das ganze Jahr über gibt es viele Arbeitsschritte, einschließlich der manuellen Untersuchung der Gesundheit ihrer Reben und der Feuchtigkeit des Bodens, während sie durch die Felder fahren. Sie suchen nach Schädlingen, Krankheiten, Wasserstress, Vitalität und anderen Problemen. Dadurch können sie das Auftreten von Krankheiten und Schäden an Weinbergen reduzieren und weiteren Problemen vorbeugen. Die meisten dieser Jobs sind bis heute sehr arbeitsintensiv.

Ein Computer-Vision-System kann das alles. Fahrzeugmontierte Kamerasysteme werden in Kürze schnelle und effiziente Weinbergdaten liefern und die Erzeuger auf Probleme aufmerksam machen, die möglicherweise eine zusätzliche menschliche Inspektion und/oder Intervention erfordern.

Tule Vision – eine iPhone-App, die das Blattwasserpotenzial ablesen kann

Tule Technologies Inc. ist einer der Pioniere im Bereich Computer Vision. Sein Computer-Vision-Modell, Tule Vision, überwacht den Wasserstress. Weinbauern können ein kurzes Video ihrer Pflanzen aufnehmen, und die KI informiert sie über ihr mittägliches Blattwasserpotenzial (auch bekannt als „Durstigkeit“). Tule bewerkstelligt dies, indem es den Computer mit Tausenden von Fotos von Reben füttert, zusammen mit Beschriftungen für jedes Bild, die die Mittags-LWP der Reben angeben. Der Computer lernte, verschiedene Grade von Wasserstress in Pflanzen zu unterscheiden, indem er den Blattstielwinkel, die Farbe, die Kraft des Rebendachs und andere Faktoren untersuchte. Dies ist ähnlich wie es ein erfahrener Weinbauer tut.

Die Vorteile von Tule Vision liegen in Genauigkeit und Timing. Mit Tule Vision können Züchter in nur wenigen Sekunden genaue Messwerte für das Blattwasserpotential erhalten. Über mobile Apps und Web-Dashboards können sie von überall Echtzeitbilder von Weinbergen anzeigen

KI und Bewässerungsmanagement

Entsprechend neue Forschung veröffentlicht in der Zeitschrift Computers and Electronics in Agriculture von Dr. Sigfredo Fuentes, könnte AI das Gesicht der Weinindustrie verändern.

Multispektrale und thermische Infrarotsensoren an Drohnen erfassen detaillierte Bilder von Reben. Die Bilder zeigen Signale, die den Wasserzustand der Reben anzeigen, während die Drohnen über ihnen fliegen. Anhand dieser Signale kann festgestellt werden, ob die Pflanzen unter Wasserstress stehen oder nicht. Sie können auch angeben, welche Bereiche des Weinbergs von Krankheiten oder Schädlingen befallen sind und welche Pflanzen abgestorben sind und ersetzt werden müssen. Die Technologie ermöglicht es den Erzeugern, eine 45 Hektar große Fläche in 15 Minuten zu vermessen, und die Ergebnisse stehen am nächsten Tag zur Verfügung. Traditionell dauert es Tage, bis ein Berater fertig ist. Dies zeigt, wie KI traditionelle Industrien verändern kann.

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