草莓生产会出现高峰和低谷。这使得准确的收获预测成为一项挑战。迄今为止，人们已经接受了大约30%至50%的误差幅度。Pieterjan Oomen是YieldComputer的产品经理、设计师和合伙人。该公司每天都在使用摄像头计数水果，并且还开发了相应的软件。
Paul Rooimans和Pieterjan Oomen在2023年国际浆果会议上。
BerryWorld早在2019年就推出了用于草莓收获预测的第一个版本。当时，是用GoPro相机拍摄的画面，Pieterjan回忆道。"有了这个，我们开始了第一批数据的收集。"
这家位于埃因霍温的初创公司的创始人曾与威尔-比克斯接触过，该公司现在正处于规模扩张的边缘。在此之前，他们一直在寻找其他部门，用他们基于人工智能的技术解决问题。威尔向科技公司概述了作物预测的问题。这使YieldComputer将重点放在园艺上，并为收获预测解决方案埋下了种子。
YieldComputer很快了解到，收获预测是草莓行业的一个主要挑战。预测产量与实际产量之间存在30%至50%的差异，过去和现在都很常见。这既损害了种植者的利益，也损害了贸易和买方的利益。
"不准确的预测往往导致每公斤的价格较低，因为过剩的数量是以倾销价格出售的"。
数据驱动
YieldComputer提供了一个数据驱动的解决方案来优化作物预测。种植者往往有很多经验和知识，但这并不能解决所有问题。"仍然经常与前一年的温暖期进行比较，以作出估计，但这并不能准确反映当前的收获情况。在收割曲线中仅仅早两周或晚两周的温暖期，或者仅仅是略高或略低的温度都很重要。这就是为什么我们提供事实（历史）见解，种植者可以将这些与他们的知识和经验相结合"。
这家初创公司希望将预测和实践之间的偏差减少到5%到10%。"它说："我们已经看到用我们目前的解决方案对现有客户的误差率进行了优化，最高可达30%。YieldComputer采用了基于性能的定价模式。种植者支付一定的基本费用，在此基础上，随着预测的改善再支付一定的费用。"由于我们也想通过我们的解决方案为种植者提供真正的附加值，所以他们只有在预测真正得到优化时才会支付更多的费用，这样他们也可以从中获得他们的附加值。"
仅凭数据驱动的软件，YieldComputer能在种植和销售之间的链条上获得更准确的预测。然而，该公司还提供SmartCropCam。这种自主气候站对于优化预测非常重要。该站测量温度、相对湿度、二氧化碳和光照。此外，该站还配备了一个摄像头，可以放在温室和室外作物中。每个栽培地点至少需要四个。根据当地条件和田地的同质性，可能需要放置更多。"例如，在斜坡上或周围有树木的室外栽培，那里有高度差和阳光和阴凉区域的差异。这些物理条件可能导致需要更多的摄像测量站"。
为安装SmartCropCam，我们开发了一种特殊的相机脚。"它几乎适合种植者使用的所有托盘、花盆或水槽。在西班牙等国家，我们还将摄像头用于山脊栽培。
"我们的相机每天都会给作物拍照。叶子后面的果实，我们看不到。但这在我们这里并不重要，因为我们可以将照片与实现的收获数字相结合。我们使用反馈回路来纠正数据中的这个 "问题"。利用平均果实重量等，我们仍然可以计算出收成的情况。"
YieldComputer的预测模型，荷兰、西班牙、英国和德国的种植者已经在使用。"
自YieldComputer推出市场以来，人们对作物预测的兴趣就一直存在。随着该公司向公斤级预测迈出新的一步，这种兴趣只会增加，Pieterjan预计。"兴趣很高，但我们仍然是一个相对较小的公司。我们希望能够给所有与我们合作的种植者以充分的关注。明年，我们预计将迅速扩大规模。我们的软件解决方案已经为大面积推广做好了准备。我们现在正在优化我们的人工智能开发"。
最近的发展
预测草莓的收成本来就不容易，但最近的发展并没有让它变得更容易。即使在草莓栽培中，栽培时间表也开始转变。此外，照明和加热也在减少。常生品种很受欢迎。"我们也看温度，但主要是利用这些数据来进行调整和计算差异，"产品经理表示。"与西红柿不同的是，作物预测也在发展，草莓几乎没有那么恒定。相反，在草莓中，我们也会关注变化，并计算出这些变化的影响。"
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Pieterjan Oomen
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