PaddyVision Nitrogen 소개
PaddyVision은 농부, 농업 전문가 및 애호가가 벼 식물의 질소 결핍 수준을 식별하고 관리하는 데 도움이 되도록 설계된 최첨단 모바일 애플리케이션입니다. 인공 지능과 기계 학습의 힘을 활용하는 이 앱은 식물 건강을 모니터링하고 작물 수확량을 최적화하는 방식을 혁신합니다.
특징:
이미지 기반 질소 결핍 감지:
스마트폰의 카메라를 사용하여 벼 잎의 이미지를 캡처합니다. 이 앱은 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 잎의 질소 결핍 수준을 분석합니다. 이 모델은 swap1, swap2, swap3 및 swap4의 네 가지 결함 수준을 구분할 수 있습니다.
사용자 친화적 인 인터페이스:
이 앱은 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 자랑하므로 모든 기술적 배경을 가진 농부가 액세스할 수 있습니다. 나뭇잎 이미지를 캡처하고 진단 결과를 받는 프로세스는 매끄럽고 효율적입니다.
오프라인:
연결이 제한된 지역을 수용하도록 설계된 이 앱은 오프라인 상태입니다. 사용자는 안정적인 인터넷 연결을 사용할 수 없는 경우에도 오프라인에서 잎 이미지를 캡처하고 결과를 받을 수 있습니다.
왜 PaddyVision NPK인가?
영양 결핍을 감지하는 전통적인 방법은 종종 복잡한 실험실 테스트와 시간 소모적인 프로세스를 수반합니다. 이 앱은 프로세스를 간소화하여 농민에게 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 기계 학습 기능을 활용함으로써 PaddyVision NPK는 보다 효율적인 자원 활용, 작물 손실 감소 및 식량 안보 강화에 기여합니다.
특징:
이미지 기반 질소 결핍 감지:
스마트폰의 카메라를 사용하여 벼 잎의 이미지를 캡처합니다. 이 앱은 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 잎의 질소 결핍 수준을 분석합니다. 이 모델은 swap1, swap2, swap3 및 swap4의 네 가지 결함 수준을 구분할 수 있습니다.
사용자 친화적 인 인터페이스:
이 앱은 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 자랑하므로 모든 기술적 배경을 가진 농부가 액세스할 수 있습니다. 나뭇잎 이미지를 캡처하고 진단 결과를 받는 프로세스는 매끄럽고 효율적입니다.
오프라인:
연결이 제한된 지역을 수용하도록 설계된 이 앱은 오프라인 상태입니다. 사용자는 안정적인 인터넷 연결을 사용할 수 없는 경우에도 오프라인에서 잎 이미지를 캡처하고 결과를 받을 수 있습니다.
왜 PaddyVision NPK인가?
영양 결핍을 감지하는 전통적인 방법은 종종 복잡한 실험실 테스트와 시간 소모적인 프로세스를 수반합니다. 이 앱은 프로세스를 간소화하여 농민에게 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 기계 학습 기능을 활용함으로써 PaddyVision NPK는 보다 효율적인 자원 활용, 작물 손실 감소 및 식량 안보 강화에 기여합니다.
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