Die Zählung des Pflanzenaufgangs bei Getreide ist arbeitsintensiv und wird schwierig, wenn sich die Pflanzen zu überlappen beginnen. Wir von der Pheno-Inspect GmbH bieten Ihnen eine Lösung auf Basis von RGB-Bildern, mit der Sie die Leistung Ihrer Versuche zählen und auswerten können. Sie können zum Beispiel mit einer Out-of-the-Box Phantom 4 Pro fliegen, uns die…

Unsere KI-basierten „Zähl-Experten“ können beliebige Pflanzenarten erkennen, unabhängig davon, ob es sich um eine Reihenkultur handelt oder nicht. Wir erkennen einzelne Pflanzen unter den meisten Bedingungen auf dem Feld und können Diese zuverlässig zählen, Lücken detektieren und dynamische Merkmale im Laufe der Zeit erzeugen. Hier am Beispiel der Zuckerrübe. Dabei spielt es keine Rolle:(i) wenn…

Unsere KI-basierten „digitalen Experten“ können verschiedene Pflanzenarten auf dem Feld erkennen und kartieren. Wir entfesseln das volle Potenzial hochauflösender RGB Luftaufnahmen, um Nutzpflanzen und verschiedene Unkräuter zu erkennen und zu kartieren.

Einer unserer KI-basierten „digitalen Experten“ ist geübt im Erkennen, Zählen und Analysieren von Ähren. Entweder aus Luftbildern, die von einer handelsüblichen RGB-Drohne, einem Smartphone oder einer beliebigen anderen Kamera aufgenommen wurden. Möchten auch Sie Ähren oder andere Objekte in Ihren Versuchsfeldern vollautomatisch und mit hohem Durchsatz zählen? Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, damit wir…

Bonituen in Feldversuchen werden heutzutage mit hohem Personalaufwand durchgeführt. Wir von der Pheno-Inspect GmbH entwickeln modernste, cloudbasierte Bildverarbeitungssoftware auf Basis von künstlicher Intelligenz für die Landwirtschaft und Pflanzenzüchtung und stellen sie weltweit zur Verfügung. Automatisierte Zählung, Größenbestimmung verschiedener Pflanzen und Unkräuter, Erkennung von Pflanzenstress und viele andere Merkmale sind nur wenige Klicks entfernt. Kontaktieren Sie…

Wir sind stolz darauf, bekannt zu geben, dass unser Beitrag für den Best Paper Award on Agri-Robotics auf der Internationalen Konferenz über intelligente Roboter und Systeme (IROS 2020) nominiert wurde. „Unüberwachte Modellanpassung zur Übertragung von Pflanzenklassifizierungssystemen auf neue Feldumgebungen, Kulturen und Roboter“. Link zum Papier Eine großartige Kooperation mit der Universität Bonn zusammen mit Dario…

Wir, die Pheno-Inspect GmbH, haben zusammen mit dem Hersteller von autonomen Drohnen für Gewächshäuser Corvus Drones und dem Gartenbau- und Wissensentwicklungspartner Botany einen #Eurostars-Projektantrag eingereicht. Der Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung von Anbauprozessen und Abläufen bei Tomatenkultur innerhalb von Gewächshäusern.

Bonituren im Feld, d.h. die visuelle Beurteilung des Phänotyps der Pflanzen, werden heutzutage mit hohem Personalaufwand und Kosten durchgeführt. Zum Teil können relevante Pflanzenmerkmale mit der heutigen Technologie noch nicht (zerstörungsfrei) erfasst werden. Wir entwickeln hochmoderne, cloudbasierte und auf künstlicher Intelligenz basierende Bildverarbeitungssoftware für den Agrar- und Pflanzenzuchtsektor. Hier sind einige Beispiele aus unserem Portfolio:

Wir freuen uns bekannt geben zu können, dass Pheno-Inspect Partner im Space2Agriculture-Netzwerk ist. Das Netzwerk besteht aus kleinen und mittleren Unternehmen, Großunternehmen, Start-ups, Universitäten und Forschungseinrichtungen und eröffnet eine Kommunikationsplattform zwischen Raumfahrt und Landwirtschaft. Ziel des Netzwerkes ist es, branchenübergreifend zu vernetzen, Synergien zu initiieren und zu festigen. Das Netzwerk identifiziert Kommerzialisierungspotenziale, strebt Technologiekooperationen an…

Ein KI-basierter „digitaler Experte“ aus unserem Portfolio ist auf die Analyse von Maispflanzen und die Erstellung von Feldstatusberichten spezialisiert. Er identifiziert sowohl einzelne Pflanzen als auch Unkraut anhand von RGB-Bilddaten, die von kommerziellen Drohnen gewonnen werden. Unser digitaler Experte erkennt zuverlässig Einzelpflanzen in verschiedenen Wachstumsstadien, selbst in Szenarien mit erheblicher Überlappung. Wir analysieren die einzelnen…