Recopilación de datos mediante UGV y cargas útiles modulares de sensores

Problema (antes): Los clientes de AgrifoodTEF (por ejemplo, desarrolladores de robótica / IA agrícola, empresas de agricultura de precisión o investigadores) a menudo carecen de acceso a conjuntos de datos del mundo real de alta calidad y anotados de entornos agrícolas dinámicos (por ejemplo, viñedos, huertos). Sin esto, luchan por: Construir sistemas de IA robustos y casos de uso (por ejemplo, para el monitoreo de cultivos, la recolección robótica o la navegación autónoma). Validar el rendimiento del sistema en condiciones realistas y variables (por ejemplo, terreno irregular, cambio de luz / clima). Comparar sus soluciones con los estándares de la industria o los competidores. Solución (después): Al implementar la carga útil del sensor para recopilar y etiquetar datos en configuraciones del mundo real, el servicio permite a los clientes: 1. Cree modelos de IA de manera efectiva con conjuntos de datos diversos y ricos en contextos (por ejemplo, imágenes etiquetadas de grupos de frutas, mapas de terreno en 3D). 2. Validar la fiabilidad del sistema probando soluciones con respecto a parámetros de referencia (por ejemplo, «Después de utilizar el servicio, la tasa de error de un cosechador robótico en la detección de frutas maduras disminuye del 25 % al 8 % en condiciones de huerto desordenado»). 3. Identificar y corregir debilidades (por ejemplo, un algoritmo de navegación falla en filas denegadas por el GNSS; el servicio proporciona datos UWB/IMU para refinar la localización). 4. Compare el rendimiento con los competidores utilizando métricas estandarizadas (por ejemplo, "Nuestro robot de deshierbe logra una precisión del 95% frente al promedio de la industria de 82%"). Este servicio puede ser entregado como un paso inicial antes de otros servicios.

Entrega de servicios y logística 1. ¿Cómo se entrega el servicio? Modelo de implementación:- Ejecución in situ: Se despliega una carga útil equipada con sensores (modular, montada en un vehículo o robot) en el emplazamiento agrícola del cliente (por ejemplo, viñedo, huerto) o en las granjas de ensayo asociadas. - Repeticiones: La recolección de datos se puede realizar como una sola campaña o sesiones recurrentes (por ejemplo, ciclos estacionales, etapas de crecimiento) para capturar la variabilidad (por ejemplo, períodos de floración vs. cosecha). 2. ¿Cuándo se puede entregar el servicio? - Programación: Requiere reserva anticipada (por ejemplo, de 4 a 8 semanas) para el despliegue de la carga útil y la preparación del emplazamiento. 3. ¿Cuánto tiempo tarda la ejecución? - Despliegue in situ: 1-2 semanas por campaña (ajustable en función del tamaño de la explotación y la densidad de datos). - Post-procesamiento: 2-3 semanas adicionales para el etiquetado y la generación de informes. - Calendario total: ~4-8 semanas desde el despliegue hasta la entrega. Ubicación y requisitos del cliente 4. ¿Dónde se ejecuta el servicio? - Sitio propio del cliente: Granjas, huertos o viñedos. - Explotaciones de ensayo asociadas: Nodos satélites agroalimentariosTEF preaprobados (por ejemplo, campos de ensayo normalizados para la evaluación comparativa). 5. Requisitos de ubicación del cliente: - Enfoque regional: Prioriza las regiones con infraestructuras agroalimentarias (por ejemplo, la UE inicialmente). - Acceso global: Posible a través de asociaciones con nodos locales (pueden aplicarse tarifas de logística adicionales). Entregables del cliente 6. ¿Qué recibe el cliente? Salidas:- Conjuntos de datos en bruto y etiquetados: Datos de sensores estructurados y con marca de tiempo (nubes de puntos de Lidar, imágenes de cámaras estéreo, trayectorias GNSS/IMU) en formatos listos para IA (por ejemplo, bolsas ROS, COCO JSON). - Documentación: Metadatos (especificaciones del sensor, condiciones ambientales), directrices de anotación y certificados de conformidad. - Informe de síntesis: Información útil (por ejemplo, «Luchas del sistema en condiciones de poca luz; recomendar el aumento de la formación con datos de radar crepusculares»). Obligaciones del cliente 7. ¿Qué debe proporcionar el cliente? - Acceso al sitio: Campos seguros y operativos para el despliegue (por ejemplo, filas despejadas para la movilidad de robots/sensores). - Especificaciones del caso de uso: - Métricas objetivo (por ejemplo, «Recopilar datos sobre la densidad del racimo de manzanas en las filas 5 a 10»). - Requisitos de IA/sistema (por ejemplo, «Anotar etiquetas de madurez de los frutos para el entrenamiento YOLO»). - Cumplimiento ético/legal: Permisos para la recopilación de datos (si es necesario).

Configuración del sensor: Los clientes pueden seleccionar sensores específicos de una lista predefinida de sensores candidatos para la carga útil (por ejemplo, priorizar las cámaras Lidar + estéreo para la cartografía 3D, desactivar el GNSS para pruebas en interiores). Anotación de datos: Elija formatos de anotación de una lista predefinida (por ejemplo, cajas delimitadoras, máscaras de segmentación semántica) compatibles con sus canalizaciones de IA. Flexibilidad temporal/temporal: Programar campañas recurrentes (por ejemplo, recolección semanal de datos durante la temporada de cosecha, estudios fenológicos multianuales). Restricciones estacionales: - Se alinea con los períodos de vegetación (por ejemplo, sin heladas/lluvia para ciertos sensores; momento óptimo para los datos específicos de los cultivos, como la madurez de los frutos en los huertos). Ejemplo: Recopilación de datos sobre viñedos restringida al período vegetativo (abril-octubre en climas de la UE). Lo que los clientes deben saber de antemano - Preparación del sitio: Los clientes deben proporcionar mapas de campo, horarios de riego y protocolos de seguridad. - Titularidad de los datos: Los datos brutos se comparten con el cliente, pero agrifoodTEF puede utilizar datos agregados y anónimos para I+D interna. - Implicaciones de costes: Campañas recurrentes o sensores de ultra alta resolución incurren en tarifas más altas. - Postprocesamiento de anotaciones complejas (por ejemplo, etiquetado en la nube de puntos 3D) facturadas por separado