SmartDDS 2.0

Laufzeit:

14.06.2016 - 31.12.2018

Projektleitung:

ISIP e.V.

Ansprechpartner:

Benno Kleinhenz

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Mobile Erkennung von Blattfleckenkrankheiten

Zielsetzung und Hintergrund

In diesem Vorhaben wurde es sich zum Ziel gesetzt den Klassifizierungsalgorithmus aus dem Vorgängerprojekt für eine Veröffentlichung weiterzuentwickeln und eine marktfähige App für iOS und Android Endgeräte zu erstellen. Die App soll für die bereits vorhandenen Klassen der Zuckerrübe, als auch für diverse Getreidekrankheiten weiterentwickelt werden.

Landwirten wird es mit der App ermöglicht, direkt auf dem Feld eine erste Einschätzung der Krankheitsbilder von Blattkrankheiten zu tätigen. Mit dem Smartphone wird ein Bild der Blattflecken aufgenommen. Dieses wird zunächst von der App und dann auf einem Server verarbeitet. Die Flecken auf dem Bild werden dabei individuell betrachtet. Der Landwirt erhält daraufhin eine personalisierte Antwort, die unter anderem Informationen zu gefundenen Krankheiten, aber auch weiterführende Links als auch Schadschwellenwerte für die spezifische Region enthält. Diese Informationen können ergänzend zu den weiteren Angeboten im Pflanzenschutz verwendet werden. 

Rübenblattscan

Der Rübenblattscan ist seit Herbst 2017 in den App-Stores verfügbar.

SCHNELL

Eine Anfrage wird im Schnitt innerhalb von 2 Sekunden bearbeitet.

MOBIL

Sie benötigten lediglich ein Smartphone mit einer Kamera von mindestens 10 MP und mobilem Internet.

KOSTENLOS

Die APP ist kostenlos und ohne Abo verfügbar.

PRÄZISE

Die 5 wichtigsten Blattkrankheiten der Zuckerrübe werden mit einer Wahrscheinlichkeit von bis zu 95 % erkannt.

AUTOMATISIERT

Alle Prozesse werden voll automatisiert durchgeführt.

BENUTZERORIENTIERT

Auf Wunsch werden lokale Informationen zu den Krankheiten angezeigt.

Workflow

Die Blattscan-Applikation führt in wenigen Schritten zum gewünschten Ergebnis.

Aufnahme und Überprüfung

Nach der Aufnahme des Bildes können Qualität und Metadaten nochmals überprüft werden.

Blattfleckenerkennung

Die Blattflecken werden von der App automatisch erkannt. Der Benutzer kann die Flecken für die weitere Analyse manuell an- und abwählen.

Krankheitserkennung

Die Blattflecken werden auf dem Server durch eine SVM analysiert.

Ergebnis

Die gefundenen Krankheiten werden dem Benutzer angezeigt.

Informationen

Zu jeder Krankheit können weitere Informationen angezeigt werden.

Erkennung Blatt