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Soluzioni · Agroalimentare

Dal pascolo al magazzino, tutto contato e misurato

Censimento della mandria con drone, capi nei centri di ingrasso e carico dei nastri trasportatori di cereali — numeri affidabili senza conteggi manuali.

Carico del nastro per cereali

Misura quanta parte del nastro è carica e rileva funzionamento a vuoto, sovraccarico e carico decentrato

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Una telecamera sopra il nastro trasportatore misura, fotogramma per fotogramma, quanta parte della larghezza del nastro è coperta da cereali (soia, mais, frumento, caffè), farine, minerale, pietrisco o sabbia. Il sistema mostra il carico in tempo reale e nel tempo, individua il nastro che gira a vuoto (energia e usura senza produzione), il sovraccarico con rischio di tracimazione e il carico decentrato che provoca sbandamento e perdite — e combina carico e velocità in un indice di portata per bilanciare l’alimentazione.

Come funziona

  1. 1L’utente segna il tratto di nastro con 4 angoli; l’immagine viene raddrizzata (prospettiva rimossa) e divisa in linee trasversali.
  2. 2La segmentazione guidata da testo (CLIPSeg) separa il materiale dal nastro vuoto, senza addestramento; un modello di colore e texture adattato sul fotogramma stesso affina il bordo del carico.
  3. 3Su ogni linea si misura la frazione di larghezza coperta; la media è il carico, e il baricentro del carico indica la centratura.
  4. 4La velocità apparente si misura con la correlazione di fase lungo il flusso, sottraendo il movimento della struttura adiacente (compensa i movimenti della telecamera).
  5. 5Fasce configurabili (vuoto, basso, ottimale, sovraccarico) generano allarmi con foto: nastro vuoto, sovraccarico/tracimazione e carico decentrato.
CLIPSeg (segmentazione guidata da testo, senza addestramento)Modello colore/texture in CIELabRettifica tramite omografiaCorrelazione di fase (velocità)

Vantaggi

  • Elimina le ore di nastro a vuoto — risparmio diretto di energia e di usura di nastro e rulli.
  • Evita sovraccarico e tracimazione, che causano perdita di prodotto, pulizie e fermi.
  • Rileva il carico decentrato prima dello sbandamento del nastro.
  • Offre visibilità continua sull’alimentazione per bilanciare tramogge, essiccatoi e frantoi.
10–25%
Risparmio energetico sui nastri
-30%
Fermi per tracimazione e sbandamento
+5–15%
Produttività della linea

Il carico è la frazione della larghezza del nastro coperta dal materiale (non volume né peso). Velocità e portata sono indici relativi alla velocità tipica osservata; per le tonnellate all’ora l’indice va tarato sulla bilancia del nastro o sulla capacità nominale del nastro. Serve una vista stabile del tratto di nastro e un contrasto visivo tra materiale e nastro; molta polvere, luce molto scarsa o una telecamera in movimento riducono la precisione. I risultati sono riferimenti di mercato.

Conteggio della mandria con drone

Censimento di bovini e ovini al pascolo da sorvoli con drone

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Conteggio automatico di animali con telecamere fisse o droni: bovini che passano da un cancello, un corridoio di contenimento o un passaggio (linea virtuale), mandrie al pascolo o nei centri di ingrasso viste dall’alto, ovini e caprini nei recinti e pollame nei capannoni. L’IA identifica la specie di ogni animale, distingue cani da pastore e persone, stima la consistenza della mandria e misura l’occupazione dell’area — al posto dei conteggi manuali lenti e soggetti a errori.

Come funziona

  1. 1Rilevamento guidato da testo (OWLv2): l’IA cerca «una mucca», «una pecora», «una capra», «un cavallo», «un maiale» o «una gallina» in ogni fotogramma, senza addestramento specifico — funziona con qualsiasi razza e nelle viste da drone.
  2. 2Per le telecamere a terra esiste una modalità veloce (YOLO11 addestrato su COCO) che analizza più fotogrammi al secondo.
  3. 3Mandrie dense o riprese dall’alto: l’immagine viene suddivisa in tasselli sovrapposti (tecnica SAHI) e ogni tassello viene analizzato a risoluzione più alta; i rilevamenti vengono uniti senza contare due volte lo stesso animale.
  4. 4Ogni animale riceve una traccia (ByteTrack); quando attraversa la linea virtuale al cancello o al corridoio viene contato una sola volta, per specie.
  5. 5Mandria stimata = conteggio stabile più alto nell’immagine (mediana di 5 fotogrammi), utile per sorvoli di pascoli e centri di ingrasso.
  6. 6Cani da pastore e persone vengono segnalati ma esclusi dal conteggio.
  7. 7Occupazione = quota dell’immagine coperta da animali; con un limite di carico impostato, genera un allarme con un’immagine del momento.
OWLv2 (rilevamento guidato da testo, senza addestramento)YOLO11 (COCO)Suddivisione in tasselli stile SAHIByteTrackLinea virtuale

Vantaggi

  • Elimina i conteggi manuali, che obbligano a fermare le operazioni e sbagliano sui lotti grandi.
  • Conteggio per specie e direzione di passaggio, con registrazione video come prova.
  • Un sorvolo da drone diventa un censimento della mandria in pochi minuti, senza radunare gli animali nel recinto.
  • Il rilevamento guidato da testo permette nuove specie senza addestrare un modello.
95%+
Precisione del conteggio al cancello
-80%
Tempo di conteggio della mandria
1–3%
Differenza di inventario evitata

In mandrie molto dense e compatte (vista laterale, animali sovrapposti) il conteggio per fotogramma sottostima il totale; una linea virtuale a un cancello o corridoio, con telecamera in alto, è la configurazione più precisa. La specie è dedotta visivamente: animali simili da lontano (es. vitelli × capre) possono essere confusi — limitare le specie contate migliora il risultato. Con un drone in movimento usa la mandria stimata (picco nell’immagine), non la linea virtuale. I risultati variano in base alla gestione degli animali e all’installazione delle telecamere.

Capi nei centri di ingrasso

Conteggio dei capi e occupazione dei recinti in centri di ingrasso e stalle da latte

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Conteggio automatico di animali con telecamere fisse o droni: bovini che passano da un cancello, un corridoio di contenimento o un passaggio (linea virtuale), mandrie al pascolo o nei centri di ingrasso viste dall’alto, ovini e caprini nei recinti e pollame nei capannoni. L’IA identifica la specie di ogni animale, distingue cani da pastore e persone, stima la consistenza della mandria e misura l’occupazione dell’area — al posto dei conteggi manuali lenti e soggetti a errori.

Come funziona

  1. 1Rilevamento guidato da testo (OWLv2): l’IA cerca «una mucca», «una pecora», «una capra», «un cavallo», «un maiale» o «una gallina» in ogni fotogramma, senza addestramento specifico — funziona con qualsiasi razza e nelle viste da drone.
  2. 2Per le telecamere a terra esiste una modalità veloce (YOLO11 addestrato su COCO) che analizza più fotogrammi al secondo.
  3. 3Mandrie dense o riprese dall’alto: l’immagine viene suddivisa in tasselli sovrapposti (tecnica SAHI) e ogni tassello viene analizzato a risoluzione più alta; i rilevamenti vengono uniti senza contare due volte lo stesso animale.
  4. 4Ogni animale riceve una traccia (ByteTrack); quando attraversa la linea virtuale al cancello o al corridoio viene contato una sola volta, per specie.
  5. 5Mandria stimata = conteggio stabile più alto nell’immagine (mediana di 5 fotogrammi), utile per sorvoli di pascoli e centri di ingrasso.
  6. 6Cani da pastore e persone vengono segnalati ma esclusi dal conteggio.
  7. 7Occupazione = quota dell’immagine coperta da animali; con un limite di carico impostato, genera un allarme con un’immagine del momento.
OWLv2 (rilevamento guidato da testo, senza addestramento)YOLO11 (COCO)Suddivisione in tasselli stile SAHIByteTrackLinea virtuale

Vantaggi

  • Elimina i conteggi manuali, che obbligano a fermare le operazioni e sbagliano sui lotti grandi.
  • Conteggio per specie e direzione di passaggio, con registrazione video come prova.
  • Un sorvolo da drone diventa un censimento della mandria in pochi minuti, senza radunare gli animali nel recinto.
  • Il rilevamento guidato da testo permette nuove specie senza addestrare un modello.
95%+
Precisione del conteggio al cancello
-80%
Tempo di conteggio della mandria
1–3%
Differenza di inventario evitata

In mandrie molto dense e compatte (vista laterale, animali sovrapposti) il conteggio per fotogramma sottostima il totale; una linea virtuale a un cancello o corridoio, con telecamera in alto, è la configurazione più precisa. La specie è dedotta visivamente: animali simili da lontano (es. vitelli × capre) possono essere confusi — limitare le specie contate migliora il risultato. Con un drone in movimento usa la mandria stimata (picco nell’immagine), non la linea virtuale. I risultati variano in base alla gestione degli animali e all’installazione delle telecamere.

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