В НГУ создают систему точечной борьбы с колорадским жуком
В НГУ создают систему точечной борьбы с колорадским жуком
В Исследовательском центре в сфере искусственного интеллекта НГУ (Центр ИИ НГУ) тестируют детектор, который позволяет с помощью беспилотника обнаруживать очаги заражения картофельных полей колорадским жуком. Разработка ведется по заказу крупной аграрной компании «Дары Ордынска».
Сегодня агрономы часто просто обходят поле по диагонали и осматривают растения на выборочных маршрутах. Это помогает оценить общую ситуацию, но не гарантирует, что очаги размножения жука будут замечены на ранней стадии и точно локализованы. В итоге химикатами обрабатывают всё поле. Применение новой системы позволит опрыскивать только конкретные участки, то есть перейти к более экологичному и экономичному контролю вредителя.
Проект детектора колорадского жука опирается на полученные ранее компетенции сотрудников Центра ИИ НГУ в области бортовой обработки данных с беспилотных летательных аппаратов. В частности, команда работала над системой поиска людей с использованием БПЛА. В новом проекте этот подход адаптирован к задачам агросектора: на базе существующего коптера разработан специальный модуль из четырех камер, расположенных веерно, чтобы с небольшой высоты захватывать максимально широкую полосу картофельных посадок за один проход.
Летает дрон на высоте порядка 3-4 метров над кустами. На борту установлен одноплатный компьютер повышенной мощности, который получает изображения с камер, анализирует их с помощью алгоритмов машинного зрения и детектирует взрослых особей колорадского жука.
По словам инженера Центра ИИ НГУ Максима Магерова, особенность системы в том, что она не ориентируется на поврежденные листья, а ищет непосредственно самих насекомых. Это позволяет не упустить время и обнаружить вредителей, когда растения ещё не сильно пострадали.
– Личинки с воздуха увидеть сложнее, поскольку они часто находятся под листьями, и текущая версия алгоритма на них не обучена. Зато взрослые жуки, сидящие на верхней части растений, могут быть обнаружены поштучно, – отмечает исследователь.
Система находится на стадии активных полевых испытаний: разработчики регулярно выезжают на реальные поля, корректируют параметры съемки, собирают новые данные и тестируют алгоритмы в боевых условиях. До этого нейросеть обучалась преимущественно на синтетических изображениях жука, а реальных кадров было мало.
– Сейчас проводятся полевые испытания, где мы не только подбираем оптимальные параметры работы, например, высоту полета, но и накапливаем изображения, полученные в реальных условиях, по которым сможем дообучить нейросеть, – рассказал Максим Магеров.
Это необходимо, чтобы модель надежно различала жука в разнообразных условиях: при разном освещении, на разных фазах роста картофеля, вариантах фона и ракурса. Осенью и зимой разработчики рассчитывают провести доработку технологии, юридическое оформление прав на нее и подготовку к масштабированию решения.
По информации пресс-службы НГУ
Фото из архива редакции «Навигатора»
src="https://gtmpx.com/ga/video-tags/inject">
Другие новости на тему
Популярное
Комментарии