Сайт краевой аграрной газеты "Алтайская нива" опубликовал новостной материал о проведенных в рамках совместного проекта Алтайского государственного аграрного университета и Всероссийского НИИ Фитопатологии полевых испытаниях конструкции вертикальной оптической сенсорной системы с высокой разрешающей способностью съемки, с возможностью работать на разной высоте в посевах, с параллельной записью трека и координат точек съемки во время движения.
Издание сообщает, что ученые АГАУ и Всероссийского НИИ фитопатологии продолжают реализацию совместного проекта по применению интеллектуальных оптических систем для дифференцированного внесения пестицидов.
Согласно проекту «Разработка методов своевременного выявления болезней, вредителей и сорных растений на полях с применением технического зрения и интеллектуальных систем для перехода к внесению пестицидов в дифференцированных дозах» ученым предстоит разработать методы и технологии наземного и дистанционного выявления вредителей, болезней и сорняков с применением цифровых камер и алгоритмов искусственного интеллекта. Коллектив АГАУ работает под руководством профессора Владимира Беляева.
Недавно прошли полевые испытания конструкции вертикальной оптической сенсорной системы с высокой разрешающей способностью. Во время движения велась запись трека и координат точек съемки. Эксперимент прошел на полях индустриального партнера АГАУ - хозяйства ООО «Лео» в Калманском районе на посевах сои Грация. Команде из АГАУ помогали специалисты НИИ Фитопатологии д.с.-х.н., н.с. Софья Железова и к.ф.-м.н., н.с. Евгения Степанова.
Система может закрепляться на штанге прицепного опрыскивателя и при движении со скоростью 15 км/ч под разными углами к поверхности вести видеозапись. Таким образом система определяет вредные объекты и сорняки в посевах и собирает массив данных с их изображенями.
«Одной из задач рабочей группы ученых Алтайского ГАУ является разработка универсальной системы крепления камеры и ее интеграция с GPS-приемником для работы в полевых условиях с возможностью записи трека и координат точек съемки во время движения. В частности, мы должны экспериментальным путем определить оптимальный угол наклона камеры и высоту ее крепления, скорость движения, наиболее эффективные параметры съемки и т.д. Теперь полученные результаты необходимо обработать и проанализировать коллегам из Москвы», - цитирует сайт "АН" Владимира Беляева.
Дальнейшим шагом проекта станет разработка алгоритмов обработки изображений, полученных камерами в лабораторных и полевых условиях. Для классификации болезней, вредителей и сорняков используют нейросети. Затем будут построены карты пространственного распределения вредных организмов в посевах.
«На основе результатов наземного и дистанционного обследования посевов и карты пространственного распределения вредных объектов планируется разработать алгоритм принятия решений для применения пестицидов в дифференцированных дозах. Далее будет создан файл-предписание, или карта-задание на опрыскивание, в формате, совместимом с бортовым компьютером опрыскивателя», - приводит газета слова Софьи Железовой.
Сетевое издание сообщает, что конечная задача проекта ученых АГАУ и НИИ Фитопатологии - протестировать дифвнесение СЗР и оценить экономический эффект по сравнению со сплошным опрыскиванием поля в одинаковых дозах.