Подсчёт фруктов по фотографии

Любые фрукты, которые можно сфотографировать: яблоки, апельсины, манго, помидоры, кокосы, дыни и другое. Движок не привязан к классу — он считает любой повторяющийся объект, заполняющий фото, а вы можете отметить примеры, чтобы закрепить подсчёт за одним фруктом.

Отметьте 1–3 примера фруктов, обведя их рамкой, и ИИ посчитает именно этот объект, игнорируя всё остальное в кадре. Каждый подсчитанный объект отмечается точкой на изображении, чтобы вы могли проверить итог с одного взгляда.

Он считает то, что хорошо видно, поэтому раскрытые кроны с хорошо освещёнными плодами подходят как инструмент выборочной оценки урожайности. Сильно скрытые плоды не будут учтены — для точных итогов считайте при сборе урожая в ящиках или лотках.

Да — подсчёт по фото бесплатен и не требует регистрации для повседневного использования. Фотографии загружаются только для обработки и удаляются автоматически после неё; мы никогда их не храним и не передаём.

Режим Similar items создан для ящика или контейнера с одним видом плодов — все яблоки, все апельсины — и даёт самый точный подсчёт на фото однородного урожая. Distinct objects переключается на распознавание объектов, чтобы в смешанной вазе с фруктами или на рыночной выкладке разные плоды распознавались отдельно. Auto — безопасное значение по умолчанию, выбирающее между этими двумя на основе фото.

Чувствительность (Sensitivity, от Low до High) задаёт, насколько ИИ должен быть уверен, прежде чем отметить плод. Глянцевая кожица, как у яблок или цитрусовых, может создавать яркие блики, читаемые как края, поэтому понижайте чувствительность к Low, если из-за бликов идёт перерасчёт; повышайте к High, если плоды в глубине ящика или в тени пропускаются. Рассеянное, ровное освещение над ящиком уменьшает необходимую настройку.

Наложение результата выбирает, как отмечается каждый подсчитанный плод — Dots + heatmap для точки на каждом плоде и карты плотности, Dots only для чистого аннотированного фото, Heatmap only для выявления плотных скоплений. Ignore small detections поднимает порог размера, чтобы листья, стебли или мелкие пятна на ящике не принимались за лишние плоды — сдвиньте его к Large only, если видите завышенный счёт из-за мусора.

Да — переключите «Одиночное фото» на «Массовый аудит» и загрузите фото каждого ящика, лотка или участка конвейера. Каждое считается с вашей настройкой чувствительности, вычисляется общий итог, и подсчёт каждого ящика автоматически добавляется в ведомость подсчёта, что подходит для дней сбора урожая с десятками контейнеров.

Добавляйте подсчёт каждого ящика в таблицу подсчёта по ходу дела, помечая строки вроде «Ящик 12 — яблоки Gala», затем экспортируйте весь прогон в CSV для учёта урожая или в виде фирменного PDF-отчёта. Войдите, чтобы сохранить инвентаризацию в аккаунт и поделиться ссылкой только для чтения с командой упаковочного цеха.

Установите режим подсчёта (Counting mode) на Distinct objects, чтобы разные виды плодов на одном снимке различались, держите Sensitivity умеренной во избежание пере- или недосчёта на глянцевой кожице и установите Ignore small detections достаточно низким, чтобы сохранить мелкие плоды вроде винограда, но достаточно высоким, чтобы отбросить стебли и листья. Отмечайте примеры одного вида плодов за раз и записывайте каждый как отдельную строку ведомости для разбивки по сортам.

Нет — переключение с режима одиночного фото на массовый аудит, чтобы поставить в очередь фото каждого ящика, лотка или секции конвейера сразу, — это функция Premium; бесплатный тариф считает по одному фото за раз, и каждый результат добавляется в учётную ведомость вручную. Режим подсчёта, чувствительность, отметка примеров и подсчёт по одному фото остаются бесплатными.

Да — экспорт ведомости подсчёта в CSV бесплатен для учёта урожайности и сбора урожая, но создание брендированного PDF-отчёта об инвентаризации и использование «Скопировать ссылку для команды», чтобы поделиться сохранённой сессией с командой упаковочного цеха, требуют тарифа Premium и предлагают обновление при попытке на бесплатном тарифе. Сохранение инвентаризации в аккаунт остаётся бесплатным, хотя бесплатные аккаунты могут хранить лишь ограниченное число сохранённых сессий.

Нажмите «Отметить примеры объектов» и обведите рамкой 1–3 примера фрукта, который нужно подсчитать, затем нажмите «Завершить отметку» — каждый пример можно удалить по отдельности собственной кнопкой «Удалить пример», либо «Очистить примеры» сбросит их все сразу. Это самый быстрый способ выделить один сорт фруктов на фото, где также видны ящики, листья или другая продукция, поскольку счётчик фиксируется на внешнем виде отмеченного примера.