Nuvoton.AI

NuMaker-HMI-MA35D1-S1

1. 対象物検出

例: スマート灌漑システム

地上カメラやドローンカメラで農地を撮影します。
MA35D1 は、この画像データを処理し、土壌表層の乾燥や亀裂を検出します。
検出された土壌水分と亀裂に基づいて、スマート灌漑システムは灌漑計画を自動的に調整し、土壌が最適な水分を維持できるようにし、灌漑効率を改善します。

2. 対象物分類

例: 作物生育モニタリング

農地に固定カメラを設置したり、定期的にドローンを巡回させたりして、作物の生育状況を撮影します。
MA35D1 は、画像データを処理し、発芽、生育、成熟などの段階別に作物の生育状況を分類します。
このモニタリングは、農場経営者が施肥や収穫のタイミングを見極めるなど、きめ細かな農作業を行うのに役立ちます。

NuMaker-HMI-M467

1. センサ統合管理

例: スマート農業環境モニタリングシステム

土壌水分、pH、温度、養分含量などの複数のセンサを農地に設置します。
Cortex-M4 は、これらのセンサからの集積データを処理し、土壌環境を総合的に分析します。
灌漑時間の調整や施肥戦略の最適化など、データに基づいた栽培のアドバイスを提供します。 

2. 異常検出

例: 土壌異常警報システム

農地の様々なエリアにセンサを設置し、土壌の基本的なパラメータを継続的にモニタリングします。
Cortex-M4 はこのデータを解析し、過剰な酸性化や栄養不足など、正常範囲を超えた変化を検出します。
土壌環境の異常が検出された場合は、直ちに警報を発令し、農業生産者に対応を促します。

NuMaker-IoT-M467

1. センサ統合管理

例: スマート農業環境モニタリングシステム

土壌水分センサ、pH センサ、温度センサ、栄養成分センサなど複数のセンサを農地に設置します。
Cortex-M4 は、これらのセンサからの集積データを処理し、土壌環境の包括的な分析を提供します。
灌漑時間の調整や施肥戦略の最適化など、データに基づいた栽培アドバイスを提供します。 

2. 異常検出

例: 土壌異常警報システム

農地の様々なエリアにセンサを設置し、土壌の基本的なパラメータを継続的にモニタリングします。
Cortex-M4 はこのデータを解析し、過剰な酸性化や栄養不足など、正常範囲を超えた変化を検出します。
土壌環境の異常が検出された場合は、直ちに警報を発令し、農業生産者に対応を促します。