Даалгавар

Ургацын хэмжээг нэмэгдүүлж, талбай боловсруулах зардлыг бууруулахын тулд өөр өөр эх сурвалжаас ирэх өгөгдлийг нэгтгэсэн цогц платформ бүтээх.

Төслийн онцлог

Цаг уурын станц, чийгшлийн мэдрэгч, температурын мэдрэгчтэй холбогдох

Хиймэл дагуулын зураг болон дроны өгөгдлийг боловсруулах

Өвчний голомт болон ургамлын стрессийн төлөвийг илрүүлэх алгоритмууд

Агрономичдод зориулсан гар утасны сэрэмжлүүлэг

Түүхэн шинжилгээ болон тариалангийн хөгжлийн таамаглал

Ажлын үе шатууд

Шинжилгээ

Томоохон болон дунд хэмжээний хөдөө аж ахуйн аж ахуйн нэгжүүд дэх хяналтын үйл явцыг судалсан. Агрономич болон ургамал хамгааллын мэргэжилтнүүдээс судалгаа авсан. Гол үзүүлэлтүүд болон мэдрэгчийн төрлүүдийг тодорхойлсон.

Дизайн

Талбайн газрын зураг, температурын зураг, үзүүлэлтүүдийн динамикийн графикийг дүрсэлсэн хяналтын самбаруудыг боловсруулсан. Интерфейсийг гар төхөөрөмжид тохируулсан.

Хөгжүүлэлт ба туршилт

Backend нь Python (Flask), фронтенд — React. Хиймэл дагуулын зураг боловсруулах сангууд болон тариалангийн төлөвийг шинжлэх хиймэл оюуны загваруудыг ашигласан. Дунд хэмжээний талбайтай хоёр фермд туршилт хийсэн.

Үр дүн

Химийн боловсруулалтын зардал 20%-иар буурсан

Цаг тухайд нь арга хэмжээ авсны ачаар ургацын хэмжээ 10-15%-иар нэмэгдсэн

Агрономичдын ажлыг хялбарчилж, шийдвэр гаргахад гарах алдааг бууруулсан

Үйлчлүүлэгчийн сэтгэгдэл

«AgroSense нь бидэнд талбай дээрх асуудлыг цаг тухайд нь харж, арга хэмжээ авахад тусалдаг. Энэ бол орчин үеийн хөдөө аж ахуйн орлуулшгүй туслах юм.»