Новосибирские учёные разработали дрон-детектор колорадского жука для точечной обработки полей от вредителя

2 минуты
Разработка Центра искусственного интеллекта НГУ поможет аграриям обрабатывать химикатами только заражённые колорадским жуком участки вместо сплошного опрыскивания всех полей
Новосибирские учёные разработали дрон-детектор колорадского жука для точечной обработки полей от вредителя

Новосибирские учёные приступили к полевым испытаниям беспилотника, который с помощью нейросети обнаруживает колорадского жука на картофельных полях. Разработка Центра искусственного интеллекта НГУ ведётся по заказу агрокомпании «Дары Ордынска» и поможет аграриям точечно бороться с вредителем, сообщает пресс-служба вуза. 

Сотрудники Центра искусственного интеллекта НГУ адаптировали свои наработки для агросектора. Ранее они уже создавали систему поиска людей с помощью беспилотников - нейросети анализировали видеопоток прямо на борту и передавали на землю готовые координаты. В новом проекте этот же принцип применили для обнаружения колорадского жука -.

Дрон оборудован четырьмя камерами, расположенными веером, чтобы захватывать широкую полосу посадок за один проход. Аппарат летит на высоте трёх-четырёх метров над кустами, а мощный бортовой компьютер анализирует изображение в реальном времени. Нейросеть ищет взрослых особей колорадского жука поштучно - не повреждённые листья, а самих насекомых.

«На ранних стадиях жуки уже присутствуют на растениях, но заметных следов питания пока нет. Если ориентироваться на повреждённые листья, время будет упущено», - пояснил инженер Центра ИИ НГУ Максим Магеров. Личинок с воздуха увидеть сложнее - они прячутся под листьями, поэтому пока алгоритм на них не обучен.

После обработки изображений на землю передаётся карта поля с точками обнаружения вредителей. Агроном видит точные координаты заражённых участков и может направить технику только туда. Это снижает расход инсектицидов и уменьшает нагрузку на экологию.

Сейчас проект на стадии полевых испытаний. До этого нейросеть обучали преимущественно на синтетических изображениях, реальных кадров было мало. В этом сезоне разработчики собирают фото жуков в разных условиях: при разном освещении, на разных фазах роста картофеля. Это позволит дообучить алгоритм и повысить точность работы.

По планам учёных, этот сезон уйдёт на отладку оборудования и накопление данных. Осенью и зимой технологию доработают и подготовят к масштабированию.

Фото: НГУ

 

👍 0
👎 0
☺️ 0
😲 0
😔 0
😡 0