Свежий номер аграрной газеты "Алтайская нива" от 13-19 июля 2022 г. (№27(991)) на с. 10 опубликовал статью под названием "На полях провели испытания «умной» оптики по внесению СЗР", посвященную проведению полевого испытания в рамках реализации учеными Алтайского государственного аграрного университета и Всероссийского НИИ Фитопатологии (Москва) совместного проекта «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».

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 собираем массив данных с их изображениями. «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», - прокомментировал предварительные итоги испытания Владимир Беляев. 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», — уточнила Софья Железова. Конечная задача проекта — протестировать дифвнесение СЗР и оценить экономический эффект по сравнению со сплошным опрыскиванием поля в одинаковых дозах.