الجلسة 2: عد النباتات في مزرعة باستخدام صور الطائرات المُسيرة ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

## التفاصيل \#\# سلسلة من 5 جلسات تقنية هل تساءلت يومًا كيف يمكن للمزارعين معرفة عدد النباتات السليمة بدقة فورية عبر مزارع واسعة؟ في هذه السلسلة التقنية المكونة من خمسة أجزاء، سنشرح خطوة بخطوة كيفية بناء ونشر حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بذلك بالضبط — باستخدام صور الطائرات المُسيرة فقط والرؤية الحاسوبية المتقدمة. ### **ما سَتَتعلمه** على مدار هذه الجلسات، سنقوم بما يلي: 1. **استقبال ومعالجة صور الطائرات المُسيرة** – فهم كيفية إعداد الصور الجوية الأولية لتحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي. 2. **الكشف عن نباتات المانجو** – تدريب نموذج رؤية حاسوبية مخصص لتحديد النباتات التي تُعد من نباتات المانجو. 3. **التحقق من وجود النباتات حسب الصورة** – تحديد ما إذا كانت صورة معينة تحتوي على نبات مانجو وإضافته تلقائيًا إلى العد التراكمي. 4. **وضع العلامات الجغرافية لمواقع النباتات** – استخراج إحداثيات GPS من صور الطائرات المُسيرة لرسم مواقع النباتات بدقة على المزرعة. 5. **نشر النموذج** – نشر النموذج كتطبيق جاهز للإنتاج بحيث يمكن للمزارعين أو الباحثين أو شركات الزراعة استخدامه في الحقل. ### **لماذا يُعد هذا مهمًا** يمكّن هذا الحل المزارعين من: * مراقبة عدد النباتات واكتشاف النباتات المفقودة. * تخطيط الموارد (مثل الأسمدة، والماء، وغيرها) بكفاءة أكبر. * تتبع صحة المزرعة وإمكانات المحصول بأدنى حد من العمل اليدوي. بحلول نهاية هذه السلسلة، ستكون قد بنيت ونشرت نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي لعد النباتات يمكنه العمل في **مزارع حقيقية وعلى نطاق واسع** — مما يساعد في ربط التكنولوجيا بالزراعة من أجل زراعة أكثر ذكاءً.