Ученые разработали систему на основе ИИ для выявления колорадского жука с использованием дронов. Эта технология дает возможность перейти к точечному обработке полей, что позволяет сократить расход химикатов.
Специалисты Исследовательского центра в области искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (Центра ИИ НГУ) начали полевые испытания системы, которая позволяет с помощью дронов выявлять и точно локализовать места заражения картофельных полей колорадским жуком. Эта разработка должна помочь аграриям перейти от общего химического лечения полей к точечному контролю вредителей, что сделает сельское хозяйство более экологически чистым и экономичным, как указано на сайте Десятилетия науки и технологий в России.
В настоящее время агрономы часто вынуждены обходить поля по диагонали, проверяя растения на выборочных маршрутах. Такой метод дает лишь общее представление о ситуации, но не гарантирует, что очаги размножения вредителей будут обнаружены на ранних стадиях и точно идентифицированы. В результате инсектициды распыляются по всей площади, даже если зараженные участки могут быть локальными.
Проект по обнаружению колорадского жука является развитием компетенций центра в области обработки данных с беспилотников. Ранее команда работала над системами поиска людей, где нейросети анализировали видеопоток непосредственно на борту аппарата. В новом проекте этот опыт был адаптирован для задач сельского хозяйства. На базе существующего дрона был создан специальный модуль из четырех камер, расположенных веером. Это позволяет с высоты 3-4 метров охватывать максимально широкую полосу посадок за один проход. На борту установлен одноплатный компьютер повышенной мощности, который получает изображения и анализирует их с помощью алгоритмов машинного зрения, выявляя взрослых особей колорадского жука.
Особенность системы заключается в том, что она ищет непосредственно самих насекомых, а не поврежденные листья. На ранних стадиях нашествия жуки уже присутствуют на растениях, но заметных следов питания еще не наблюдается. «Личинки с воздуха увидеть сложнее, так как они часто прячутся под листьями, и текущая версия алгоритма на них не обучена. Однако взрослые жуки, сидящие на верхней части растений, могут быть обнаружены поштучно», — отмечает инженер Центра ИИ НГУ Максим Магеров.
После анализа изображений результаты передаются по цифровому каналу на наземную станцию. У агронома на ноутбуке открывается веб-приложение с картой поля, где отмечены места обнаружения вредителей. Полученные данные позволяют принять решение о локальной обработке конкретных участков, что снижает расход инсектицидов и уменьшает нагрузку на окружающую среду. Такая схема соответствует мировым тенденциям точного земледелия.
В данный момент система проходит стадию активных полевых испытаний: разработчики регулярно выезжают на реальные поля, корректируют параметры съемки и собирают новые данные для дообучения нейросети. Ключевая задача на ближайший период — увеличение обучающей выборки. До сих пор алгоритм обучался преимущественно на синтетических изображениях, в то время как полноценная работа требует сочетания искусственных данных с реальными кадрами.
Осенью и зимой специалисты планируют заняться доработкой технологии, ее юридическим оформлением и подготовкой к масштабированию. Разработка, осуществляемая по заказу крупной аграрной компании «Дары Ордынска», предполагается предложить и другим производителям. Разработчики надеются, что технология заинтересует также хозяйства, стремящиеся сократить затраты на химзащиту.
Фото: hi-tech.mail.ru