SubsidieMeestersProject ACRO
Het project 'Analyse CROps' ontwikkelt AI-gestuurde software voor gewasherkenning uit luchtbeelden, om nauwkeurige teeltadviezen te bieden voor precisielandbouw.
Projectdetails
Inleiding
Het doel van ‘Analyse CROps’ (ACRO) is om programmatuur te ontwikkelen voor geautomatiseerde gewasherkenning en -analyse uit luchtbeelden.
Doelstelling
Met deze informatie wordt het mogelijk om nauwkeurige teeltadviezen op plantniveau te geven, zodat grootschalige precisielandbouw mogelijk wordt. Om dit doel te bereiken worden meerdere innovatieve technologieën ontwikkeld.
Technologieën
- De eerste stap is om met drones RGB (of: elektro-optische)-, thermische- en multispectrale beelden van een perceel te maken.
- Met behulp van zelflerende algoritmes op basis van Artificial Intelligence (AI) wint Birds.ai B.V. kwantitatieve informatie uit de hoogwaardige RGB-beelden.
- Na de individuele gewasherkenning is het voor CropZoomer B.V. mogelijk om uit de thermische- en multispectrale beelden effectief kwalitatieve gegevens (zoals groeistadium van de plant, gezondheid van de plant, waterbehoefte, enz.) te winnen.
Resultaat
Aan de hand van deze kwalitatieve gegevens wordt een specifiek teeltadvies voor de individuele plant gegenereerd, welke via een online platform wordt aangeboden aan een akkerbouwer.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 200.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2016 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Birds.ai B.V.penvoerder
- CropZoomer B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
GroundBot & SkyscoutHet project ontwikkelt een autonoom inspectie- en bewerkingssysteem voor de landbouw door drones en robots te combineren met AI, gericht op efficiëntie en duurzaamheid. | Mkb-innovati... | € 280.700 | 2019 | Details |
Autonome drone met accurate lokalisatie om kasplanten te monitoren en plantenziekten te detecterenADI en Avular ontwikkelen een geavanceerd gewasmonitoringssysteem met autonome drones en machine learning om telers te ondersteunen bij datagestuurde besluitvorming en verliesreductie. | Mkb-innovati... | € 344.050 | 2019 | Details |
Drone Cropview GreenhouseHet project ontwikkelt een autonome drone die met vision technologie teeltdata verzamelt in kassen, om de efficiëntie en duurzaamheid van de glastuinbouw te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 104.213 | 2018 | Details |
Green Building MaterialsHet project ontwikkelt een nieuwe methode voor plantenveredeling door autonome drones in te zetten voor snelle en betrouwbare dataverzameling en analyse, wat leidt tot efficiëntere en kosteneffectieve processen. | Mkb-innovati... | € 195.300 | 2017 | Details |
AgridetectiveHet project "Agridetective" ontwikkelt een AI-gestuurde inspectierobot voor het snel en kosteneffectief detecteren en bestrijden van zieke tulpen, met potentieel voor andere gewassen. | Mkb-innovati... | € 147.210 | 2020 | Details |
GroundBot & Skyscout
Het project ontwikkelt een autonoom inspectie- en bewerkingssysteem voor de landbouw door drones en robots te combineren met AI, gericht op efficiëntie en duurzaamheid.
Autonome drone met accurate lokalisatie om kasplanten te monitoren en plantenziekten te detecteren
ADI en Avular ontwikkelen een geavanceerd gewasmonitoringssysteem met autonome drones en machine learning om telers te ondersteunen bij datagestuurde besluitvorming en verliesreductie.
Drone 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.
Green Building Materials
Het project ontwikkelt een nieuwe methode voor plantenveredeling door autonome drones in te zetten voor snelle en betrouwbare dataverzameling en analyse, wat leidt tot efficiëntere en kosteneffectieve processen.
Agridetective
Het project "Agridetective" ontwikkelt een AI-gestuurde inspectierobot voor het snel en kosteneffectief detecteren en bestrijden van zieke tulpen, met potentieel voor andere gewassen.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
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. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Haalbaarheidsstudie naar een MSC sprayboomsensor die ziekten en pesticiden identificeert en monitort om inzicht te geven in de staat van de gewassenApplied Drone Innovations B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een multi-spectrale sprayboomsensor voor het monitoren van ziekten en pesticiden in gewassen ter verbetering van pestmanagement. | 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 |
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 |
Haalbaarheidsstudie AGRISEEKAerial Precision B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een systeem voor real-time verwerking van LiDAR-gegevens voor diverse toepassingen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
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.
Haalbaarheidsstudie naar een MSC sprayboomsensor die ziekten en pesticiden identificeert en monitort om inzicht te geven in de staat van de gewassen
Applied Drone Innovations B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een multi-spectrale sprayboomsensor voor het monitoren van ziekten en pesticiden in gewassen ter verbetering van pestmanagement.
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.
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.
Haalbaarheidsstudie AGRISEEK
Aerial Precision B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een systeem voor real-time verwerking van LiDAR-gegevens voor diverse toepassingen.