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Detecting the world's most accurate field boundaries

Description du projet

Des algorithmes de détection pour les services d’agriculture de précision

Une délimitation précise des limites des champs et de la superficie ensemencée est essentielle pour les services d’agriculture de précision. Cependant, des données cadastrales inexactes relatives aux limites des champs entraînent des décisions cruciales erronées qui ont des répercussions sur toute la chaîne de valeur agricole. La start-up norvégienne DigiFarm a développé un algorithme de résolution profonde pour les données d’imagerie Sentinel-2, qui décuple la résolution des images, combiné à un modèle de réseau neuronal profond, qui détecte automatiquement les limites des champs et les superficies ensemencées en vue d’accroître l’adoption de l’agriculture de précision. Le projet CropCloud, financé par le CEI, mettra à profit les dernières avancées dans le domaine des technologies d’IA et de la super-résolution des données satellitaires pour améliorer les algorithmes de détection. Cette démarche permettra d’atteindre une précision supérieure à celle de l’œil humain, également supérieure d’environ 15 % à celle des solutions existantes.

Objectif

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.

Coordinateur

DIGIFARM AS
Contribution nette de l'UE
€ 1 767 500,00
Adresse
HOLSETGATA 22
2317 HAMAR
Norvège

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Norge Innlandet Innlandet
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
€ 2 531 250,00