Our Technologies - 農業AI・ドローンセンシング技術
作物画像解析を、もっとシンプルに。
SWALOは、作物の撮影から、画像解析、結果の可視化までを一貫して実行できる作物画像解析システムです。
事前学習済みAIモデルによる検出例:
①水稲(穂) ②小麦(穂) ③ブドウ(果実) ④マスカット(果実) ⑤イチゴ(熟度)
⑥水稲(いもち病) ⑦小麦(異形株) ⑧トウモロコシ(株) ⑨⑩ナス(果実)
・対応作物・対象は順次拡張しています
事前学習済みモデル (Crop AI)
事前学習済みモデルで、画像解析AIを短期間で導入。 作物や生育状況、病虫害被害の検出に対応した事前学習済みモデルを提供します。自社データでカスタマイズすることで、スクラッチ開発に比べて短期間で導入可能です。
- ベースモデルから開発を開始
ゼロからAIモデルを構築するのではなく、事前学習済みモデルを起点に開発を進めることで、効率的なモデル構築が可能です。
- 自社データで柔軟にカスタマイズ
圃場条件や評価対象に応じて、自社のデータセットを用いたモデルの最適化・精度向上が可能です。
- 導入期間・コストを削減
アノテーションや学習にかかる工数を削減し、短期間でのAI導入と運用開始を実現します。
撮影ルート生成 (Pathfinder)
作物に近い低高度でのドローン撮影に特化した飛行ルート生成アプリケーションです。 圃場に応じた撮影ルートを簡単に作成し、高精細かつ再現性の高い画像データ取得を実現します。
- プロポ画面から簡単にルート生成
ドローンの位置情報をプロポ画面から取得し、OCRで読み取ることで、専用機器なしで撮影ルートを作成できます。
- 低高度撮影に最適化
作物に近い低高度での飛行を前提としたルート設計により、病害や生育の違いを捉える高精細な画像取得が可能です。
- 安定したデータ取得を実現
圃場形状や条件に応じたルートを自動生成し、撮影のばらつきを抑えた再現性の高いデータ取得を支援します。
マッピング (SWALO Scanner)
AIによる検出結果を集計し、地理空間上に可視化するマッピング機能です。 圃場全体の傾向やばらつきを直感的に把握でき、作物評価や意思決定を支援します。
- 検出結果を自動集計
AIによる検出結果を圃場単位で集計し、データとして整理します。
- 圃場全体を可視化
検出結果を地理空間上にマッピングし、分布やばらつきを直感的に把握できます。
- 柔軟な運用に対応
オンプレミス/クラウド双方に対応し、データ管理方針に応じた運用が可能です。
収量推定
圃場から株単位まで、収量を見える化
ドローンおよびスマートフォンで取得した画像をもとに、作物の収量や生育を推定します。 圃場全体の把握から個別管理まで、用途に応じた収量推定ソリューションを提供します。
圃場全体の収量推定(SWALO)
ドローンによる撮影と画像解析AIにより、圃場全体の収量や生育の分布を把握します。 フィールド試験や大規模圃場の評価に適しています。
