Bạn đánh giá: 5 / 5

Ngôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lựcNgôi sao có hiệu lực
 

Ong đóng một vai trò quan trọng đối với hệ sinh thái tự nhiên và kể cả cuộc sống của chúng ta. Hiện nay đang có một số vấn đề làm cho số lượng ong giảm đáng kể. Để tìm kiếm cách khắc phục chúng ta cùng tìm hiểu giải pháp sử dụng công nghệ thị giác máy để theo dõi quần thể ong với MIC-720AI hãng Advantech nhé!

Trung tâm Nghiên cứu & Chính sách Môi trường Hoa Kỳ cho biết trong những năm gần đây, những người nuôi ong báo cáo rằng họ đang mất trung bình 30% tổng số đàn ong mật mỗi mùa đông. Đây là hai lần thiệt hại được coi là có thể chấp nhận được về mặt kinh tế. Tổ chức này cũng báo cáo rằng, tương tự, quần thể ong hoang dã cũng đang suy giảm.

Theo Trung tâm Nghiên cứu & Chính sách Môi trường Hoa Kỳ, họ dựa vào ong để thụ phấn cho 71 trong số 100 loại cây trồng cung cấp 90% hầu hết thực phẩm trên thế giới. Khi xem xét các nguyên nhân khác nhau của sự thất bại của tổ ong, từ 25% đến 40% thiệt hại là do ong chúa bị hỏng. Các nguyên nhân khác có thể bắt nguồn từ rủi ro môi trường, dinh dưỡng kém, ký sinh trùng và bệnh tật.

Vì vậy, làm thế nào để chúng ta tìm hiểu thêm về sức khỏe của tổ ong, hành vi của ong và sự thất bại của ong chúa trong nỗ lực hạn chế tình trạng mất tổ ong trong tương lai? SAS, công ty đi đầu trong lĩnh vực phân tích thông qua phần mềm và dịch vụ sáng tạo, đã tìm cách trả lời những câu hỏi như vậy.

Là một phần trong cam kết sử dụng dữ liệu và phân tích để giải quyết các vấn đề cấp bách nhất của thế giới, SAS cần tìm cách tìm hiểu thêm về sức khỏe tổ ong trong nỗ lực làm chậm sự mất mát của ong mật. Bằng cách phân tích tổ ong, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về các mục tiêu có thể hành động giúp làm chậm sự suy giảm của chúng.

Các mục tiêu của SAS để theo dõi và theo dõi sức khỏe tổ ong bao gồm những điều sau:

  • Hiểu sức khỏe tổ ong
  • Đo lường và định lượng các khía cạnh của ong và tổ
  • Cung cấp thông tin chi tiết về tính sẵn có của thức ăn gia súc
  • Xác định thời gian nở hoa của thảm thực vật
  • Quan sát ảnh hưởng đến hành vi của ong
  • Phát hiện các sự kiện tổ ong quan trọng

Để đạt được những mục tiêu này, SAS đã phải sử dụng hiệu quả công nghệ Internet of Things (IoT), chẳng hạn như học máy, trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích hình ảnh. Để có được bức tranh toàn cảnh về sức khỏe của tổ ong, SAS phải có khả năng thu thập, hình dung và phân tích nhiều loại dữ liệu IoT, chẳng hạn như:

  • Dữ liệu cảm biến truyền thống - trọng lượng, nhiệt độ, độ ẩm trong tổ ong
  • Luồng âm thanh từ Inside the Bee Hive - phân tích âm thanh
  • Các luồng video từ bên ngoài Bee Hive - thị giác máy tính

Giải pháp

Cảm biến và Hệ thống suy luận AI được sử dụng để thu thập dữ liệu cần thiết từ các tổ ong trong khuôn viên của SAS ở Cary, N.C. Họ bắt đầu truyền dữ liệu tổ ong trực tiếp lên đám mây để đo các điểm dữ liệu trong và xung quanh tổ ong, chẳng hạn như trọng lượng, nhiệt độ, độ ẩm, hoạt động bay và âm thanh. Các mô hình học máy cũng được sử dụng để “lắng nghe” âm thanh của tổ ong, có thể cho biết sức khỏe, mức độ căng thẳng, hoạt động bầy đàn và trạng thái của ong chúa.

SAS đã sử dụng Hệ thống suy luận AI MIC-720AI từ Advantech để giúp xử lý dữ liệu thị giác máy từ các luồng video bên ngoài tổ ong. Advantech MIC-720AI là một phần của dòng MIC Jetson, được cung cấp bởi nền tảng NVIDIA® Jetson ™.

Với MIC-720AI, bạn có được tất cả hiệu suất của một máy trạm GPU trong một mô-đun nhúng. Thiết bị có thể chịu được rung động cấp công nghiệp và nhiệt độ cao, đồng thời có thiết kế dạng mô-đun, kích thước nhỏ gọn. Đối với dự án giám sát tổ ong này, MIC-720AI được đặt trong một vỏ bọc chịu được thời tiết tại hiện trường và phải có khả năng chịu được nhiệt độ và độ ẩm cao.

Do tính chất chi tiết và tỉ mỉ của dữ liệu được thu thập, từng con ong trên các luồng video, tiếng ồn của tổ ong,… nhóm SAS cần sử dụng phân tích thành phần chính mạnh mẽ (RPCA), một kỹ thuật máy học. Ví dụ, RPCA đã giúp tách hình ảnh của những con ong ở tiền cảnh với cỏ ở hậu cảnh, mặc dù cỏ di chuyển trong gió.

Sau đó, dữ liệu được tổng hợp trong một bảng điều khiển để phân tích theo thời gian thực. Phần cứng tiên tiến cấp công nghiệp, chẳng hạn như MIC-720AI, cho phép truyền dữ liệu phân tích trực tiếp tại tổ ong. Điều này cực kỳ quan trọng đối với thị giác máy tính, nơi SAS quan tâm nhất đến kết quả chứ không phải video thô. Bằng cách truyền kết quả qua kết nối mạng di động, nó cho phép sử dụng kết nối hiệu quả.

Lợi thế Advantech

  • Khả năng tương thích được hỗ trợ bởi GPU - được xác thực để đảm bảo khả năng tương thích với thẻ GPU
  • Độ tin cậy công nghiệp - thiết kế công nghiệp để chống rung, chống bụi và hoạt động ở nhiệt độ cao
  • Triển khai dễ dàng - kích thước nhỏ gọn và bảo trì dễ dàng

MIC-720AI

Hệ thống suy luận AI dựa trên NVIDIA® Jetson ™ Tegra X2 256 Lõi CUDA

MIC-720AI là hệ thống dựa trên ARM được tích hợp với bộ xử lý Hệ thống trên mô-đun NVIDIA® Jetson ™ Tegra X2. Nó cung cấp 256 lõi CUDA® trên kiến trúc NVIDIA® Pascal ™ và được thiết kế cho các ứng dụng tiên tiến hỗ trợ I/O phong phú với mức tiêu thụ điện năng thấp.

Hệ thống có bộ nhớ 4GB LPDDR4, giải mã/mã hóa video 4K, 2 USB3.0, Power-over-Ethernet (PoE) và mở rộng mSATA. Với giá đỡ gắn tường và thiết kế không quạt giúp bạn dễ dàng lắp đặt trong môi trường khắc nghiệt. Hệ thống nhúng nhỏ này là một hệ thống lý tưởng cho các ứng dụng tiên tiến của AI và học sâu.

Trên đây là những giới thiệu của BKAII về giải pháp sử dụng công nghệ thị giác máy để theo dõi quần thể ong với MIC-720AI hãng Advantech. Có thắc mắc hay cần thêm thông tin các bạn liên hệ BKAII nhé!

Xem thêm:

"BKAII - Thiết bị truyền thông TỐT nhất với giá CẠNH TRANH nhất!"


 
 

Số lượng người đang truy cập...

Đang có 554 khách và không thành viên đang online