Dit project, SierTech, is ontstaan uit de uitdagingen in de sierteeltsector, waarbij groeiopvolging en plaagdetectie nog vaak op expertise en ervaring gebaseerd zijn, maar personeel met kennis schaars is. In elke sierteeltgewas wordt veel tijd besteed aan detectie van ziekten en plagen en het opvolgen van de groei en kwaliteit van planten. Hoe vroeger problemen kunnen worden opgespoord en aangepakt, hoe minder kwaliteitsverlies of uitval er is. Door de grootte van de bedrijven en percelen en de standdichtheid van planten kan het scouten veel tijd in beslag nemen. Daarnaast is voor het herkennen van ziekten en plagen en de bestrijding ervan goed opgeleid personeel nodig. Vele plantensoorten, zowel uit volle grond als in pot worden voor verkoop ingedeeld in lengteklassen of volgens diameter, en elke klasse wordt aan een andere prijs verkocht. Een correcte inschatting van de stock op het bedrijf en de lokalisatie binnen het bedrijf kan de verkoop en de teler-klantrelatie ten goede komen. Binnen SierTech willen we tools ontwikkelen, waarbij een getraind AI-model aan de hand van camerabeelden kan identificeren waar er zich problemen voordoen, hotspots aanduiden op een kaart van het bedrijf, en de efficiëntie van de aanpak opvolgen. Deze beelden kunnen genomen worden met drones, vaste camera’s of zelfs smartphones, verschillende mogelijkheden zullen onderzocht worden.