Projektbeschreibung
Erkennungsalgorithmen für Präzisionslandwirtschaftsdienstleistungen
Genaue Feldgrenzen und eingesäte Flächen zu erkennen, ist für die Dienstleistungen der Präzisionslandwirtschaft von grundlegender Bedeutung. Ungenaue Katasterdaten über Feldgrenzen veranlassen jedoch falsche Entscheidungen, welche die gesamte landwirtschaftliche Wertschöpfungskette negativ beeinflussen. Zur Unterstützung der Präzisionslandwirtschaft hat das norwegische Start-up-Unternehmen DigiFarm einen Algorithmus mit hoher Auflösung für Sentinel-2-Bildmaterial entwickelt, der die Bildauflösung um das Zehnfache erhöht, und diesen mit einem tiefen neuronalen Netzwerkmodell kombiniert, das automatisch Feldgrenzen und eingesäte Flächen erkennt. Das EIC-finanzierte Projekt CropCloud greift auf die neuesten Fortschritte in der KI-Technologie und die Superauflösung von Satellitendaten zurück, um die Erkennungsalgorithmen derart zu verbessern, dass sie eine höhere Genauigkeit als das menschliche Auge erreichen, was im Endeffekt eine etwa 15 % höhere Genauigkeit als bei den etablierten Lösungen bedeutet.
Ziel
DigiFarm detects the world’s most accurate field boundaries and seeded acres to power precision agriculture. Leveraging the latest advancements in Artificial Intelligence technology and super-resolution of Satellite data, our object detection algorithm achieves higher accuracy than the human eye, resulting in 12-15% higher accuracy than existing solutions.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencesphysical sciencesopticsmicroscopysuper resolution microscopy
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer visionobject detection
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesagriculture
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-EIC-2021-ACCELERATOROPEN-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-AG - HORIZON Action Grant Budget-BasedKoordinator
2317 HAMAR
Norwegen
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).