SubsidieMeestersDrone Cropview Greenhouse
Het project ontwikkelt een autonome drone die met vision technologie teeltdata verzamelt in kassen, om de efficiëntie en duurzaamheid van de glastuinbouw te verbeteren.
Projectdetails
Inleiding
De visserijsector staat onder grote sociale en economische druk en vereist innovatie en verduurzaming. Naast investeringen in duurzame vaar- en vistuigen dient het rendement van de sector te worden verbeterd. Huidige vangstmethoden en het plannen van de visroute zijn namelijk sterk afhankelijk van schipperservaring en onvoorspelbare omgevingsfactoren, wat inefficiëntie en onnodige vaarbewegingen veroorzaakt.
Doel van het project
Door middel van deze R&D-samenwerking tussen Water Insight, Power Experts en [Aanvrager/Partner] zal gestreefd worden een digitaal platform te ontwikkelen. Dit platform geeft vissers vrijwel in real-time informatie over op welke plek ze op dat moment het beste kunnen vissen op basis van de waterkwaliteit (biofysische omstandigheden; zoals helderheid, kleur en temperatuur van het zeewater).
Technologie en methodologie
Het platform maakt gebruik van data verkregen uit satelliettechnieken, welke worden gevalideerd/gekalibreerd met een hightech optische sensor. Op basis hiervan zullen met slimme datamodellen rapportages worden uitgebracht aan de visser, die dan zelf kan inschatten waar en wanneer het beste gevist kan worden.
Ondersteuning van de visserijsector
Daarmee ondersteunt de beoogde oplossing in het plannen van de optimale visroute. Hierin levert Water Insight de nauwkeurige satellietdata, interpreteert [Aanvrager/Partner] deze voor de visserijsector en zet Power Experts dit om in een gebruiksvriendelijke digitale omgeving voor vissers.
Duurzaamheidsimpact
Vanuit een duurzaamheidsoogpunt kan deze technologie een positieve bijdrage leveren. Zo zal er door de vermindering van onnodige vaarmijlen voor vissersboten minder gasolie nodig zijn.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 104.213 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2018 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Aanvrager geen rechtspersoonpenvoerder
- TechNature B.V.
- Partner geen Rechtspersoon
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaartHet project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten. | MIT R&D Samenwerking | € 177.700 | 2023 | Details |
Ecotop AI Ripening systeemHet project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing. | MIT R&D Samenwerking | € 286.773 | 2023 | Details |
EEGX2Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen. | MIT R&D Samenwerking | € 120.943 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart
Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.
Ecotop AI Ripening systeem
Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.
EEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
AutoScoutCorvus Drones en AgriData Innovations ontwikkelen een autonome drone met computer vision en machine learning voor snelle detectie van plagen en ziektes in de glastuinbouw, ter vermindering van gewasbeschermingsmiddelen. | MIT R&D AI | € 248.850 | 2023 | 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. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Geautomatiseerde bestrijding van insecten door drones in de teelt van groente in de glastuinbouwMU-G Knowledge Management B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een dronesysteem voor het nauwkeurig detecteren en elimineren van insectenplagen in de groenteteelt. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
’De vruchten plukken’ van autonoom telenDit project ontwikkelt een beslissingsondersteunend systeem voor autonoom telen in de glastuinbouw, gericht op optimale oogstopbrengst. | OPZuid - Onderzoek en Innovatie | € 880.773 | 2023 | Details |
AutoScout
Corvus Drones en AgriData Innovations ontwikkelen een autonome drone met computer vision en machine learning voor snelle detectie van plagen en ziektes in de glastuinbouw, ter vermindering van gewasbeschermingsmiddelen.
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.
Geautomatiseerde bestrijding van insecten door drones in de teelt van groente in de glastuinbouw
MU-G Knowledge Management B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een dronesysteem voor het nauwkeurig detecteren en elimineren van insectenplagen in de groenteteelt.
’De vruchten plukken’ van autonoom telen
Dit project ontwikkelt een beslissingsondersteunend systeem voor autonoom telen in de glastuinbouw, gericht op optimale oogstopbrengst.