Validation des systèmes de détection des mauvaises herbes

Ce service valide les technologies de détection des mauvaises herbes basées sur l'IA en évaluant leur précision, leurs taux d'erreur et leurs performances en conditions agricoles réelles. 

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Validation des systèmes de détection des mauvaises herbes

Aperçu

Ce service évalue la précision et l'efficacité des systèmes de détection des mauvaises herbes pilotés par l'IA, garantissant leur précision dans des conditions agricoles réelles. En combinant des essais sur le terrain (tant dans les champs expérimentaux que dans les champs réels), l’imagerie par drone et la validation de la vérité au sol, le service évalue la capacité du système à détecter les mauvaises herbes avec une grande précision, en minimisant les faux positifs (détection incorrecte des mauvaises herbes) et les faux négatifs (mauvaises herbes). Le service valide également l'adaptabilité du système à différentes conditions environnementales, telles que les différents types de sol, les conditions météorologiques et les stades de croissance des cultures, et il est applicable aux cultures herbacées et arables, offrant des informations précieuses pour améliorer la lutte ciblée contre les mauvaises herbes et réduire l'utilisation inutile d'herbicides.

En savoir plus sur le service

Comment le service peut-il vous aider?

Le service aide les développeurs de modèles d'apprentissage automatique, de pulvérisateurs équipés de capteurs et de systèmes de désherbage robotisés à optimiser leur technologie pour l'agriculture de précision. •Avant le service, les clients peuvent disposer d’un système de détection des mauvaises herbes qui fonctionne dans des environnements contrôlés, mais ne permet pas d’effectuer des essais sur le terrain dans des densités de mauvaises herbes, des conditions d’éclairage et des types de cultures variables. •Après le service, ils recevront des évaluations quantitatives de la précision, des analyses d’erreurs (faux positifs et faux négatifs) et des comparaisons de performances avec d’autres méthodes de détection (par exemple, l’imagerie par drone). Cela permet aux fournisseurs de technologies d’affiner leurs modèles, d’améliorer les algorithmes de prise de décision et d’accroître la fiabilité du système pour les applications agricoles commerciales.

Comment le service sera fourni

Le service aura lieu dans des exploitations expérimentales contrôlées, puis dans des exploitations commerciales, en fonction de la phase d’essai ou des besoins de l’entreprise. Les essais peuvent être répétés à différents types de cultures et à différents stades de croissance afin de garantir des conditions de champ diverses. Ce processus peut prendre jusqu'à 6-8 mois, en fonction de l'évaluation de la culture et du système, et comprend la configuration, l'application du traitement et l'évaluation de l'analyse des données. •Systèmes de détection des mauvaises herbes au sol montés sur des pulvérisateurs, des robots ou d’autres plates-formes. •Comparaison avec des cartes de mauvaises herbes basées sur des drones pour la validation de la précision. •Évaluation des performances en temps réel et post-traitement, y compris les erreurs de détection. Les produits livrables peuvent inclure un rapport de performance détaillé avec des mesures de précision de détection.Les clients doivent fournir leur système de détection de mauvaises herbes et spécifier les paramètres de détection.

Personnalisation du service

Le service peut être personnalisé pour tester des conditions de terrain spécifiques, des types de cultures ou des espèces de mauvaises herbes.La disponibilité saisonnière est limitée aux périodes de croissance des cultures actives, alignées sur les périodes d'émergence des mauvaises herbes (printemps et été).Les clients devraient discuter des besoins de personnalisation au cours de la phase de planification pour assurer la faisabilité. Si nécessaire, des services supplémentaires de traitement des données ou d’évaluation de modèles d’IA peuvent être inclus.
Secteur
Agriculture arable
Horticulture
Type d'essai
Données
Conception / Documentation
Système physique
Logiciel ou modèle d'IA
Type de service
Collecte des données d'essai
Évaluation des performances
Fourniture d'ensembles de données
Conception de l'essai
Exécution du test
Configuration du test
Pays de livraison
Pays de livraison: Espagne
Dans les locaux de l'utilisateur Dans les locaux de l'utilisateur
Prestataire(s) de services:
  • Universitat de Lleida (UdL)
    Espagne
    | Site web

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