Proposta de Visão Computacional para Monitoramento Agrícola por Drones
Visão geral
Sobre o que é este desafio
Projete um pipeline de visão computacional para drones agrícolas e receba um certificado verificável.
O cenário
A cooperativa perde em média entre 5% e 8% da produtividade por safra em áreas onde a praga só é identificada tardiamente, segundo o relato dos próprios agrônomos.
O Brief
O que você vai fazer e o que vai demonstrar.
Desenhar um pipeline de visão computacional que transforme imagens aéreas de drone em um relatório acionável de estresse de lavoura, pragas e falhas de plantio para produtores da cooperativa.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar detecção de objetos e segmentação semântica a imagens aéreas em larga escala
- Usar aprendizado por transferência para lidar com mudança de aparência da lavoura entre estágios de crescimento
- Projetar um pipeline de visão computacional considerando restrições de banda e processamento em campo
- Traduzir saídas de um modelo de visão computacional em um relatório acionável para um usuário não técnico
Adequação ao Programa
Onde isso se encaixa no seu programa.
Aperfeiçoa as mesmas habilidades que seu curso espera que você demonstre.
Conteúdo alinhado em breve.
Habilidades
Habilidades que você vai demonstrar.
Cada um aparece no seu certificado verificado.
- Object Detection
Apply object detection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Segmentation
Apply segmentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transfer Learning
Apply transfer learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Image Processing
Apply image processing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Computer Vision
Build systems that interpret and analyze visual information from images and video.
Carreiras
Cargos para os quais este desafio te prepara.
Títulos reais. Pontes reais de habilidades. Escolha o mais próximo da sua trajetória.
Trilhas de carreira que este desafio desenvolve
Funções canônicasData Scientist
Projetar validação de modelos com agrônomos e métricas por tipo de alerta aproxima o estudante do trabalho de um cientista de dados que precisa traduzir sinais de imagem em decisões de negócio agrícola.
Este desafio aprimora
- object-detection
- segmentation
- image-processing
Computer Vision Engineer
O desafio exige justificar arquiteturas de detecção e segmentação sob restrições reais de escala e banda, exatamente o tipo de decisão que um engenheiro de visão computacional toma ao projetar sistemas de campo.
Este desafio aprimora
- computer-vision
- transfer-learning
- object-detection
Sustainability Consultant
Reduzir perda de produtividade por detecção tardia de pragas conecta a proposta técnica a resultados de sustentabilidade agrícola, uma ponte útil para quem assessora cooperativas em uso responsável de recursos.
Este desafio aprimora
- segmentation
- image-processing
- computer-vision
Só mais uma coisa