МОСКВА, 9 дек. Систему для наблюдения за состоянием растений в тепличных хозяйствах создали специалисты ТюмГУ. Цифровой «агроном» позволит не только выявлять вредителей и болезни плодов на ранних стадиях, но и определять зоны риска, чтобы точечно оздоравливать растения. Результаты интеллектуальной деятельности официально защищены на территории РФ, сообщили в пресс-службе вуза.
Сохранение здоровья плодов, сокращение расходов на лечение растений и отказ от больших объемов пестицидов – главные цели внедрения автоматических систем слежения. Такой робот может взять на себя рутинный, монотонный и физически тяжелый осмотр растений на больших площадях промышленных теплиц, а его внимательность не будет зависеть от усталости, рассказали ученые Тюменского государственного университета (ТюмГУ).
Специалисты вуза создали систему, которая распознает вид сельскохозяйственной культуры (томаты, огурцы или ягодные), выявляет признаки заболеваний и ставит диагноз.
«Система не просто «смотрит», она понимает, что перед ней: здесь — здоровый томат, а тут, на листе огурца, — признаки мучнистой росы. Обычно, когда человек замечает болезнь, лечить уже поздно или дорого. Нейросеть может увидеть проблему на ранней стадии, когда лечение требует наименьших затрат», — рассказал руководитель проекта, заместитель директора школы X-BIO ТюмГУ Алексей Прохошин.
1 из 2
2 из 2
1 из 2
2 из 2
Кроме того, данные, передаваемые роботом, могут быть использованы для точечного лечения растений. Так называемая фитосанитарная карта позволяет специалистам увидеть зоны риска, где обнаружены болезни или вредители, и обработать посадки средствами защиты не во всей теплице, а именно на опасных участках, добавил он.
«По предварительным оценкам, внедрение нашей технологии позволит сократить расходы на мониторинг и защиту растений на 15–20 процентов. Поскольку система обучена не на идеальных фотографиях, как большинство аналогов, а на изображениях в реальных условиях, точность распознавания объектов и заболеваний достигает высоких показателей, соответствующих лучшим мировым стандартам», — подчеркнул старший преподаватель Школы компьютерных наук ТюмГУ Дмитрий Глухих.
В дальнейшем специалисты планируют дообучить нейросеть цифрового «агронома» распознавать еще больше видов вредителей и болезней, а также повысить точность диагностики.
Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030». Также проект развивается в контуре Западно-Сибирского межрегионального научно-образовательного центра (НОЦ).
Свежие комментарии