智能化农业

We'll empower your system with world-leading technology. A software provider for highly integrated and ultra-simplified intelligence system

通过摄像头，激光传感器等各种适用于不同领域的传感器辅以COEUS提供的部署在基于FPGA实现的具备强大边沿计算能力的产品质量品控深度学习模型实现产品质检自动化，从而在提升品控管理准确度的同时产品降低工厂生产成本。

通过将物联网技术以及深度学习技术运用到传统农业中，运用大规模传感器结合深度学习模型再辅以自动控制系统件对农业生产过程进行自动化改造，使智慧农业的生产方式在实际的生产过程种变得了触手可及。

合理化灌溉：目前农业灌溉的方式基本都为人工参与型的滴灌或漫灌，此种方式缺少灌溉量合理化的计算与控制，因此将不可避免的会出现农作物的过度灌溉和灌溉不足。因此智慧农业需要智能的自动灌溉系统来保证在不浪费水资源的同时给予农作物最佳的灌溉量，使农作物持续处于最佳的生长环境中。

适时采摘：农作物的成熟时间受天气，生长环境等多方面的影响，作物的合理采摘时间在传统农业中只是一个相对时间。但对于智慧农业则要求能准确预计出农产品的最佳采摘时间，以及给出可采摘农产品精确定位来告知种植人员何时何地的农作物已达到采摘时机，以此来避免采摘时间过早或是过晚带来的经济损失。

我们的解决方案

为了解决智慧农业的目前体现的痛点，COEUS将物联网、传感器技术、深度学习技术运用到农业生产的各个环节来减少浪费、提高产率，从而达到最大化投入回报比的目的；COEUS提供的一系列解决方案包括：

结合遍布所有生产地的大规模土壤温湿度传感器以及摄像头传感器数据使用深度学习模型进行推理计算得到实时的农业灌溉方案，并将模型计算得到的灌溉方案下发至自动灌溉控制系统甚至是浇灌无人机等各种灌溉设备来完成合理化的自动化灌溉要求。
针农产品的适时采摘，COUSES在整个生产周期中利用部署的多种传感器自动将温度、湿度、二氧化碳浓度等指标回采，同时利用摄像头将农作物长势回采，然后将所有数据推入COSEUS提供的适时采摘深度学习模型自动计算与分析出作物最为合理的采摘时间，以及可采摘的农作物位置定位，从而实现精确的适时采摘活动。