UM NOVO OLHAR PARA A AGRICULTURA
Localizar possíveis plantas daninhas em imagens de drones exige revisão técnica. Estamos desenvolvendo aplicativos para apoiar essa leitura e o planejamento do mapeamento por prestadores de serviço, produtores e equipes técnicas.
Explore o TalhixelProjeto em desenvolvimento · Inferência em testes locais.
De longe, tudo parece verde.
De perto, cada planta conta uma história.
A gente ajuda você a enxergar.
CONHEÇA O TALHIXEL
Esta demonstração usa um resultado pré-processado do Talhixel v14. Compare a imagem original com as previsões de plantas daninhas e revise os detalhes.
O Talhixel v14 previu plantas daninhas em aproximadamente 67,5% dos pixels desta imagem. Essa proporção não mede acurácia, contagem de plantas nem área infestada no terreno. A amostra não possui gabarito independente; as previsões podem conter erros e precisam de revisão técnica.
Comparação entre a imagem original à esquerda e a segmentação à direita. Use as setas para mover o divisor.
A segmentação foi produzida pelo Talhixel v14 nesta imagem inteira, com limiar de 0,5 para plantas daninhas. As marcações vêm diretamente da saída do modelo, sem desenhos ou ampliações manuais da máscara.
O Talhixel v14 previu plantas daninhas em aproximadamente 67,5% dos pixels desta imagem. Essa proporção não mede acurácia, contagem de plantas nem área infestada no terreno. A amostra não possui gabarito independente; as previsões podem conter erros e precisam de revisão técnica.
Ver registro da inferênciaTecnologia em desenvolvimento. Resultados devem ser revisados no contexto de cada lavoura.
NOSSOS APLICATIVOS
Do preparo do mapeamento à interpretação das imagens. Duas frentes em desenvolvimento, com uma mesma direção: conhecer melhor cada área.
Vamos conversar sobre sua lavouraNO COMPUTADOR · WINDOWS
Em testes locais, reúne inferência de fotos e vídeos, visualização 3D dos resultados e relatórios. O mapeamento de talhões e a revisão das análises seguem em desenvolvimento para aproximar cada leitura do seu contexto no campo.
Em evolução: mapas, revisão das análises e relatórios mais claros.
NO CAMPO · ANDROID
Nosso aplicativo Android está em desenvolvimento para delimitar a área e preparar o mapeamento. A validação da integração e da operação com drone real ainda está pendente.
Próximos passos: simplificar o planejamento e ampliar os testes com equipamentos.
A PHYVERGE
Estamos construindo uma ponte entre inteligência artificial e agricultura de precisão. Com o Talhixel e o Phyverge Voo, queremos conectar o mapeamento dos talhões à leitura da vegetação, do computador ao Android.
Já testamos localmente inferência, visualizações e relatórios no computador. Queremos tornar o mapeamento dos talhões e a revisão dos resultados mais simples.
Aprimorar a delimitação da área e o planejamento do mapeamento. Testar a conexão com equipamentos e o comportamento do aplicativo antes de iniciar os ensaios com drone real.
Ampliar os testes em diferentes culturas e condições de captura, revisar os erros e incorporar a experiência de produtores e equipes técnicas.
Usamos o Claude como apoio ao desenvolvimento do Talhixel, do Phyverge Voo e das ferramentas de mapeamento. Também avaliamos sua integração para organizar observações já revisadas por uma pessoa e preparar rascunhos de relatórios. Essa integração aos aplicativos ainda não foi implementada. A proposta preserva a classificação pelo modelo de visão computacional e a revisão técnica, sem prescrição autônoma de manejo.
PERGUNTAS FREQUENTES
É o aplicativo Windows e a tecnologia de visão computacional da Phyverge. Inferência de fotos e vídeos, visualização 3D dos resultados e relatórios foram executados em testes locais. O mapeamento de talhões e a revisão das análises seguem em desenvolvimento.
Sim. O Phyverge Voo é a frente Android, voltada à delimitação da área e ao preparo do mapeamento. O aplicativo está em desenvolvimento, com validação da integração e da operação com drone real ainda pendente. Esta página apresenta o projeto; não oferece um aplicativo de voo pronto para uso.
Estamos em desenvolvimento, com inferência e componentes do software executados em testes locais. O próximo passo é ampliar a avaliação para novas condições de lavoura e preparar ensaios de campo.
A proposta usa imagens RGB de câmeras convencionais de drones. Altura, nitidez, iluminação e condições da cultura precisam ser avaliadas para cada uso.
O Talhixel é uma ferramenta de apoio. A interpretação, a escolha do manejo e a validação dos resultados dependem de avaliação técnica e das condições reais da lavoura.
O PRÓXIMO PASSO É UMA CONVERSA
Trabalha com drones, pesquisa ou manejo?
Queremos conhecer o seu contexto.
