Ученые СПбГАУ научили искусственный интеллект распознавать незрелую хурму
Ученые и обучающиеся Санкт-Петербургского государственного аграрного университета (СПбГАУ) совместно с коллегами Инженерного колледжа Северо-Восточного сельскохозяйственного университета (Китай) разработали метод оценки незрелых плодов хурмы в режиме реального времени, который позволит на ранних этапах управлять продуктивностью данной культуры путем корректировки режимов питания и обрезки кроны деревьев. Результаты исследования опубликованы в крупнейшем научном издательстве Frontiers.
На сегодняшний день урожайность и качество плодов играют решающую роль в доходах фермерского хозяйства. И поэтому активно разрабатываются новые методы по управлению продукционного процесса в период созревания хурмы. До настоящего времени распознавание отклонений в процессе созревания плодов хурмы определялось путем ручной выборки и визуального анализа, что существенно сдерживало масштабирование промышленного производства данной культуры и не обеспечивало получение продукции с заданными показателями качества.
В сельском хозяйстве широкое распространение получили технологии дистанционного мониторинга полевых культур, позволяющие управлять продукционным процессом и оперативно корректировать его при отклонении от нормальных значений на различных стадиях развития растений и формирования урожая. При использовании данных методов на хурме выявлено, что их применение ограничено ввиду того, что растут внутри кроны растения и сильно затенены.
Совместные исследования ученых из Китая и СПбГАУ позволили получить техническое решение, позволяющее выполнять анализ плодов хурмы на начальной стадии их развития, на основе разработки оригинальной модели идентификации текущего состояния растений. Данная модель требует использования довольно бюджетного оборудования и высокой чувствительностью камеры, что позволяет достоверно распознавать качество плодов внутри кроны деревьев при различном уровне освещения. В ходе исследования, ученые создали ряд изображений плодов хурмы в различных условиях освещения и ракурса. На основе полученных снимков создали инструмент для программирования нейронной сети для распознавания плодов хурмы в режиме реального времени. Разработка представляет собой модуль компьютерного зрения: с помощью специальных фильтров модуль выделяет мелкие детали – например, края листьев, пятна на плодах, текстуру и объединяет с фоновым изображением участка.
Ученые сравнили результаты работы модулей в различных условиях окружающей среды и выявили высокую эффективность обнаружения и выполнения комплексного анализа плодов хурмы, которая составила не менее 92%. Такой результат позволит эффективнее контролировать текущее состояние развития плодовых деревьев полей и оперативно корректировать процесс созревания плодов.
«Модель распознавания незрелой хурмы с помощью искусственного интеллекта — важнейший технологический скачок: она позволяет выполнять комплексный анализ плодов на ранних стадиях их развития и автоматизировать процессы управление садами. Испытания предлагаемого метода в условиях разной сложности подтвердили высокий потенциал его практического применения, что в перспективе может способствовать развитию «умного» сельского хозяйства и масштабировать данное решение в садоводстве» – сообщил профессор Кафедры технических систем в агробизнесе СПбГАУ Андрей Борисович Калинин.