SubsidieMeestersDetecting the world's most accurate field boundaries
DigiFarm uses AI and satellite data to precisely detect field boundaries and seeded acres, achieving 12-15% higher accuracy than current methods for precision agriculture.
Projectdetails
Introduction
DigiFarm detects the world’s most accurate field boundaries and seeded acres to power precision agriculture.
Technology Overview
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.
Performance Improvement
As a result, DigiFarm provides 12-15% higher accuracy than existing solutions.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 1.767.500 |
| Totale projectbegroting | € 2.531.250 |
Tijdlijn
| Startdatum | 1-6-2022 |
| Einddatum | 31-5-2024 |
| Subsidiejaar | 2022 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- DIGIFARM ASpenvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen EIC Accelerator
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Real-time automatic monitoring and ML-based prediction of pest insectsxTrap is a smart pest management solution using real-time monitoring and machine learning to predict and prevent crop pests with over 95% accuracy, enhancing Agriculture 4.0 practices. | EIC Accelerator | € 870.625 | 2023 | Details |
Real-time automatic monitoring and ML-based prediction of pest insects
xTrap is a smart pest management solution using real-time monitoring and machine learning to predict and prevent crop pests with over 95% accuracy, enhancing Agriculture 4.0 practices.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
SMART-CROPSmart-CROP ontwikkelt een open dataplatform voor agrariërs om trekker- en sensordata te combineren en te analyseren, met als doel duurzame opbrengstoptimalisatie in precisielandbouw. | Mkb-innovati... | € 199.045 | 2019 | Details |
Automatische objectherkenning voor de precisielandbouwJL Intelligent Systems B.V. onderzoekt de haalbaarheid van schaalbare beeldherkenningssoftware voor precisielandbouw om onkruid- en gewassoorten automatisch te identificeren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Precisielandbouw met AI-gedreven Planningen en Acties [PAPA]Het project ontwikkelt en valideert AI-modellen voor precisielandbouw om onkruidbestrijding te optimaliseren, gewasopbrengst te verhogen en de efficiëntie van robotsystemen te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 306.760 | 2023 | Details |
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouwHet project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Gewas Monitoring met VisionHet project automatiseert gewasmonitoring met computer vision en AI, waardoor kwekers dagelijks volledige analyses kunnen uitvoeren zonder dure arbeidskrachten, voor optimale teeltbijsturing. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
SMART-CROP
Smart-CROP ontwikkelt een open dataplatform voor agrariërs om trekker- en sensordata te combineren en te analyseren, met als doel duurzame opbrengstoptimalisatie in precisielandbouw.
Automatische objectherkenning voor de precisielandbouw
JL Intelligent Systems B.V. onderzoekt de haalbaarheid van schaalbare beeldherkenningssoftware voor precisielandbouw om onkruid- en gewassoorten automatisch te identificeren.
Precisielandbouw met AI-gedreven Planningen en Acties [PAPA]
Het project ontwikkelt en valideert AI-modellen voor precisielandbouw om onkruidbestrijding te optimaliseren, gewasopbrengst te verhogen en de efficiëntie van robotsystemen te verbeteren.
Real-time detectiesysteem voor het grootschalig toepassen van schoffeltechniek binnen de landbouw
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd roboticasysteem voor het schoffelen van gewassen om arbeidsintensieve processen in de landbouw te verbeteren.
Gewas Monitoring met Vision
Het project automatiseert gewasmonitoring met computer vision en AI, waardoor kwekers dagelijks volledige analyses kunnen uitvoeren zonder dure arbeidskrachten, voor optimale teeltbijsturing.