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智慧農業

綠化園林病蟲害人工智能AI預測蟲害監測

病害預測系統
欣仰邦透過遷移學習的方式,只需收集農場過往較少量及管件的環境數據及病害發生的數據便能從團隊既有掌握的蟲害預警系統模型轉換成該特定種類的病害預測AI。在案例中,農譯將少數的花腐病實際數據套入稻熱病預測蟲害預警系統模型為基礎,轉換產生花腐病的預測模型,準確度為83.59%。其中一個案例為利用灰霉病預測模型轉換成生物特性相似度高的炭疽病預測系統,準確度達即可達81.79%
 
病害預測AI系統
掌握真菌病害的生活史,快速精準建立出各病害的預測系統
 
病害預測系統透過遷移學習方式建立
蟲害預測系統
欣仰邦透過生物實驗導出各種蟲害蟲卵孵化天數之模型作為蟲害爆發系統建置中關鍵的因子之一(對于蟲卵孵化而言,溫度濕度為重要因數)。針對新型的蟲害,農譯將使用遷移學習的方式以現有的模型調整成新蟲害的模型。
 
透過生物實驗數據建立出蟲害并由此蟲害預警系統模型創建出其他害蟲預測AI系統,透過天氣預測資訊即可預測蟲害爆發時機,生物實驗導出蟲害蟲卵孵化天數之蟲害預警系統模型作為蟲害爆發系統中重要因子之一

配套產品
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