Verbundprojekt: Die erste vollautomatische Lösung zur Pflanzenüberwachung aus der Luft für den Gewächshausgartenbau; Teilprojekt: Auf künstlicher Intelligenz basierendes Bilderkennungssystem System zur Erkennung und Analyse der Tomatenpflanzen.

TOMEYE (als Gesamtprojekt) befasst sich mit der Entwicklung eines vollautomatischen Erntevorhersagesystems auf der Grundlage von sich autonom bewegenden Drohnen in Tomatengewächshäusern, die in Kombination mit modernster Bildverarbeitung die Pflanzen mit hohem Durchsatz beobachten, sie automatisch analysieren und die wesentlichen Datenpunkte für die zu entwickelnden Erntevorhersagemodell liefern. Das Teilprojekt von Pheno-Inspect besteht in der Koordination und der Umsetzung des Arbeitspakets II, d.h. der Entwicklung eines KI-basierten ( Künstliche Intalligenz) Bilderkennungssystems zur Analyse von Tomatenpflanzen. Darüber hinaus unterstützen wir partiell in den anderen Arbeitspaketen, ohne dabei aber eine Verantwortlichkeit hinsichtlich der Erreichung von Meilensteinen zu besitzen. In Arbeitspaket I unterstützen wir Corvus Drones bei der Definition der Anforderungen an die Datenaufnahme. Im Arbeitspaket III arbeiten wir zusammen mit Botany an der Spezifikation der Parameter, die die KI-Software für die Modellierung von Erntevorhersagen bereitstellen sollte. In Arbeitspaket IV sind wir an der Bewertung und an der kontinuierlichen Integration des zu entwickelnden Gesamtsystems beteiligt. Der TOMEYE-Use-Case für unser Teilprojekt besteht darin, dass nach der Datenerfassung mit der Drohne im Gewächshaus die Daten in unseren Smale-Scale-Datenspeicher (Anschaffung) hochgeladen werden, um die hochauflösenden RGB-Bilddaten mit der GPU-Workstation (Grafikprozessor) (Anschaffung) zu klassifizieren und die Klassifizierungsergebnisse dann an das Ertragsvorhersagemodell von Botany weiterzuleiten. Neben der Bereitstellung der Klassifikationsergebnisse im Anwendungsszenario sind unsere Aufgaben: die Klassifikationsmodelle zu entwickeln, die notwendigen Softwarekomponenten zu entwickeln und diese gründlich zu testen und eine umfangreiche Trainingsdatenbank aufbauen.