Smart Agriculture Application Note
AI驱动的芒果叶片健康监测
传统的人工识别作物疾病既费时又主观，这突显了需要自动化系统来确保田间检测的准确性。为此，结合AIoT和AI 视觉检测技术提供了一种创新的现场叶片分析解决方案。这种先进的方法增强了作物健康评估和叶片疾病检测的能力，最终能够最大化作物的产量和质量。
该解决方案与独立软件供应商（ISV）合作开发，利用安提国际的AIE-KN42 边缘AI 计算系统和NVIDIATensorRT SDK，实现了芒果叶片健康的即时诊断。通过先进的边缘AI 视觉技术，系统直接在田间分析叶片，免去实验室检测的需求，为农民提供即时、可操作的建议。系统基于丰富的数据集进行训练，精准识别叶片疾病和健康问题，帮助实现及时干预和更好的作物管理。安提国际AIE-KN42 提供卓越的边缘计算性能，消除了对云端的依赖，确保了实时、低延迟的处理。NVIDIA TensorRT 优化了深度学习模型，使得推理速度更快，性能更高，助力农民做出迅速且明智的决策，提高作物产量。该方法也可通过进一步的训练应用于其他作物，提供一种灵活适用于广泛农业应用的解决方案。
