-
500+
Специалистов по разметке данных и контролю качества
-
10 млн
Размеченных изображений для сельского хозяйства
-
95%
Точность разметки при семантической сегментации
Области применения
- Сельскохозяйственная робототехникаСпециалисты serakov.ai обучают модели компьютерного зрения, выполняя разметку растений и сельскохозяйственных культур. Это позволяет автоматизировать повторяющиеся операции, такие как сбор урожая, обрезка растений, посев и орошение, благодаря чему фермеры могут сосредоточиться на повышении общей урожайности.
- Обнаружение вредителей и сорняковНаши эксперты размечают поражённые участки растений, вредителей и сорные растения для обучения моделей компьютерного зрения. Такие модели позволяют автоматически определять их точное местоположение, что помогает сократить или полностью исключить применение гербицидов при обработке полей.
- Мониторинг состояния посевовКоманды разметчиков serakov.ai извлекают критически важные данные из аэрофотоснимков полей, что позволяет системам искусственного интеллекта оценивать состояние и рост сельскохозяйственных культур и обеспечивать работу автоматических рекомендательных систем для фермеров.
- Анализ состояния полей и почвыНаши специалисты выполняют разметку участков полей с использованием данных тепловизионной и мультиспектральной съёмки. На основе температурных карт, уровня влажности и других параметров модели обучаются выявлять неоднородности почвы, оценивать её состояние и определять наиболее подходящие зоны для выращивания сельскохозяйственных культур.
- Автономная сельскохозяйственная техникаАннотаторы serakov.ai размечают поля, сельскохозяйственные культуры, препятствия и другие объекты окружающей среды для обучения моделей автономной навигации техники. Оснащённые датчиками и GPS тракторы обеспечивают точное земледелие, позволяя фермерам эффективно управлять использованием земельных ресурсов.
- Мониторинг состояния животныхНаши специалисты выполняют разметку изображений сельскохозяйственных животных для обучения моделей компьютерного зрения. Обученные модели позволяют автоматически контролировать поголовье, выявлять признаки заболеваний, отслеживать поведение животных и своевременно обнаруживать отклонения в их состоянии.
Типы разметки
- Семантическая сегментацияНаши разметчики выполняют попиксельную семантическую сегментацию сельскохозяйственных культур и сорняков на RGB-изображениях и снимках NDVI для обеспечения работы технологий интеллектуального сельского хозяйства.
- ПолилайнСпециалисты serakov.ai размечают ряды посевов и другие линейные объекты. Такой тип разметки применяется для навигации автономной сельскохозяйственной техники, построения маршрутов и автоматизации обработки полей.
- ПолигоныСпециалисты serakov.ai выполняют полигональную разметку объектов любой формы, точно выделяя их границы. Такой тип разметки используется, например, для определения контуров плодов и оценки динамики их роста.
- ПрямоугольникиНаши эксперты размечают объекты прямоугольниками для локализации сельскохозяйственных культур, вредителей, сорняков и других объектов для обучения моделей мониторинга посевов.
- Ключевые точкиКоманда serakov.ai размечает ключевые точки сельскохозяйственных животных для обучения моделей компьютерного зрения определению поз животных и выявлению отклонений в их состоянии.
- СкелетоныНаши специалисты выполняют скелетную разметку животных, размещая ключевые анатомические точки и связи между ними. Такой тип разметки позволяет моделям компьютерного зрения анализировать положение, ориентацию и движение объектов.
Кейсы по разметке данных для сельского хозяйства
- Разметка данных для автоматизированного мониторинга свинейКлиент разрабатывал систему компьютерного зрения для автоматизированного мониторинга свиней на фермах. Аннотаторы serakov.ai выполнили скелетную разметку животного в центре изображения с нанесением ключевых анатомических точек. Все свиньи в кадре были сегментированы с помощью масок для точного выделения каждого животного. Дополнительно выполнили разметку поверхности пола полигонами для корректного разделения объектов сцены. В результате был сформирован комплексный датасет, объединяющий несколько типов аннотации и позволяющий обучать модели на различных аспектах сцены одновременно.
- Разметка данных для автономной сельскохозяйственной техникиНаша команда помогла агротехнологической компании разработать систему автономного управления для техники, используемой в садах ореховых деревьев. Для обучения модели выполнили комплексную разметку изображений с использованием полигонов, полилиний, ключевых точек и тегирования объектов. Были размечены границы рядов, деревья различных типов, препятствия, а также элементы инфраструктуры сада. Проект включал большое количество классов и требовал строгого соблюдения логических связей между объектами. Подготовленный датасет позволил обучать модели навигации в различных погодных условиях, распознаванию препятствий и анализу возраста и состояния деревьев.
- Разметка данных для автоматизированного анализа растений соиКлиент разрабатывал систему компьютерного зрения для автоматизированного анализа роста и развития растений сои. Для обучения модели выполнили разметку основных и дополнительных стеблей, бобов, пустых оболочек и узлов с использованием полигональной разметки и ограничивающих прямоугольников. Особую сложность представляли извилистые стебли, требующие высокой детализации полигонов, а также плоды, сливающиеся по цвету, для выделения которых применялась цветокоррекция изображений. В результате заказчик получил датасет для обучения моделей, анализирующих морфологию растений и отдельные элементы сои.
Свяжитесь с нами!
Станьте клиентом ведущей ИИ-команды по развитию продуктов и решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.
