Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: КОМПЛЕКС ПРОГРАММНОГО И АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛИЦАМИ
Автор: Rudy Soler Medina Pacompia
Соавторы:
Canaza C. B. E. , Sullon M. A. A. , MAquera S. N. G.
Аннотация:
Данное исследование представляет инновационный метод ускоренного выращивания безвирусных мини-клубней картофеля (Solanum tuberosum) в теплице, обеспечивающий удвоение урожайности трех сортов. Ключевым элементом является интеллектуальная автоматизированная система полива и вентиляции, работающая на основе веб-приложения с использованием машинного обучения. Система использует многоспектральную камеру для анализа изображений NDVI в сочетании с датчиками температуры и влажности почвы для точного и прогнозируемого полива. Прогнозирование температуры позволяет осуществлять упреждающее управление вентиляцией, динамически адаптируя среду теплицы к текущим потребностям культуры. Этот интеллектуальный контроль, основанный на данных датчиков и анализе изображений, гарантирует оптимальное распределение ресурсов (вода, температура, вентиляция) на каждом этапе роста. Разработанная модель управления, интегрирующая машинное обучение, анализ изображений NDVI и данные с датчиков, значительно оптимизирует процесс выращивания, максимизируя урожайность и обеспечивая фитосанитарию растений.
Ключевые слова:
Автоматизация, АСУ, ИИ, Интернет вещей, точное земледелие.
Автор: Rudy Soler Medina Pacompia
Соавторы:
Canaza C. B. E. , Sullon M. A. A. , MAquera S. N. G.
Аннотация:
Данное исследование представляет инновационный метод ускоренного выращивания безвирусных мини-клубней картофеля (Solanum tuberosum) в теплице, обеспечивающий удвоение урожайности трех сортов. Ключевым элементом является интеллектуальная автоматизированная система полива и вентиляции, работающая на основе веб-приложения с использованием машинного обучения. Система использует многоспектральную камеру для анализа изображений NDVI в сочетании с датчиками температуры и влажности почвы для точного и прогнозируемого полива. Прогнозирование температуры позволяет осуществлять упреждающее управление вентиляцией, динамически адаптируя среду теплицы к текущим потребностям культуры. Этот интеллектуальный контроль, основанный на данных датчиков и анализе изображений, гарантирует оптимальное распределение ресурсов (вода, температура, вентиляция) на каждом этапе роста. Разработанная модель управления, интегрирующая машинное обучение, анализ изображений NDVI и данные с датчиков, значительно оптимизирует процесс выращивания, максимизируя урожайность и обеспечивая фитосанитарию растений.
Ключевые слова:
Автоматизация, АСУ, ИИ, Интернет вещей, точное земледелие.