Green Lens

Green Lens

GreenData Lab
Jan 21, 2024
  • 5.0

    Android OS

Sobre este Green Lens

O Green Lens identifica doenças e pragas que ocorrem nas plantações em tempo real e fornece uma ferramenta útil aos agricultores.

IA de diagnóstico de pragas e doenças nas culturas

Apresentando o aplicativo “Crop Pest Diagnosis AI” que fornece tecnologia inovadora para a agricultura.

Green Lens, que utiliza aprendizagem profunda de IA para inovar o gerenciamento de culturas e fornecer aos agricultores decisões de cultivo de forma eficiente, identifica doenças e pragas que ocorrem nas culturas em tempo real e fornece uma ferramenta útil para os agricultores.

função principal:

Diagnóstico em tempo real: Green Lens diagnostica diversas pragas e doenças que ocorrem nas lavouras em tempo real. Algoritmos de aprendizagem profunda determinam a infecção com alta precisão e ajudam os agricultores a responder rapidamente.

Resultados precisos: Fornece resultados precisos de discriminação por meio de um modelo altamente treinado, ajudando os agricultores a responder rapidamente.

Análise do status de crescimento: Ao gerenciar continuamente o crescimento da cultura no Green Lens, o modelo de aprendizagem profunda aprende o padrão de crescimento da cultura e analisa o status de crescimento para sugerir tempos de gerenciamento e processamento apropriados.

Fornece uma variedade de conhecimentos sobre pragas e doenças: o Green Lens reconhece pragas e doenças e fornece aos usuários informações precisas e profissionais para minimizar os danos às colheitas.

Vantagens:

Diagnóstico e resposta rápidos: o modelo de aprendizagem profunda Green Lens oferece excelente precisão com base em dados de aprendizagem, minimizando erros de diagnóstico e fornecendo diagnóstico preciso, permitindo analisar imagens de culturas e detectar pragas e doenças em tempo real.

Serviço em tempo real: A resposta em tempo real ajuda os agricultores a monitorar o status da colheita em tempo real e a tomar medidas oportunas.

Aprendizado contínuo: o modelo aprende dados continuamente, adquire novos padrões e informações e fornece recursos aprimorados do serviço.

Economia de custos: o modelo Green Lens AI reduz o trabalho complicado de realizar e diagnosticar manualmente os agricultores. Isso ajuda a economizar mão de obra e custos.

Monitoramento contínuo: O diagnóstico de pragas e doenças baseado em aprendizado profundo por meio do Green Lens pode monitorar continuamente as colheitas. Você pode acompanhar as condições da colheita à medida que elas mudam ao longo do tempo e tomar medidas oportunas.

Serviço personalizado para terras agrícolas individuais: os modelos de aprendizagem profunda podem fornecer diagnósticos e recomendações personalizados para terras agrícolas individuais com base nos dados inseridos pelos usuários e nos padrões aprendidos pelo modelo.

Fornece feedback visual: o Green Lens facilita o recebimento de feedback visual sobre pragas e doenças, permitindo que você veja e entenda os problemas que realmente estão ocorrendo em suas plantações.

Alta escalabilidade: Os modelos de aprendizagem profunda são escaláveis ​​para vários tipos de culturas e pragas, e o desempenho do modelo pode ser melhorado através da aprendizagem contínua com novos dados.

Os serviços de diagnóstico de IA agrícola apoiam a tomada de decisões rápida e inteligente nos campos agrícolas para melhorar a produtividade e minimizar as perdas. Baixe e ajude os agricultores a aproveitar as vantagens da tecnologia moderna!

As aplicações móveis que utilizam aprendizagem profunda podem contribuir para melhorar a produtividade agrícola e minimizar as perdas de colheitas através destas vantagens.

Como usar:

Baixe e instale o aplicativo.

Tire fotos de suas plantações de tomate ou maçã usando a câmera do seu celular.

O aplicativo analisa em tempo real para ver quais pragas são encontradas.

O aplicativo de IA para diagnóstico de pragas agrícolas melhora a produtividade agrícola e fornece ajuda rápida e precisa aos agricultores. Baixe agora e ajude a proteger suas colheitas!

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Last updated on Jan 21, 2024
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