В Центре искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (ИИ НГУ) разработали технологию, которая помогает найти очаги заражения картофельных полей колорадским жуком. Система позволяет быстро провести мониторинг большой площади и получить полную картину зараженности. Благодаря ей специалистам больше не придется тратить время на обход полей и самостоятельной поиск вредителей.
Система основана на работе беспилотника с бортовым вычислителем и четырьмя камерами. Дрон запускают над полем, которое он сканирует на наличие жуков. Бортовой вычислитель повышенной мощности анализирует получаемые с камеры изображения и отправляет результаты на наземную станцию, где агрономы уже могут увидеть все проблемные места на карте. Таким образом, обработку можно будет проводить только в определенных очагах заражения, а не по всему полю. Это снизит расход химических удобрений и положительно скажется на состоянии окружающей среды.
— Сегодня агрономы часто просто обходят поле по диагонали и осматривают растения на выборочных маршрутах. Это позволяет оценить общую ситуацию, но не гарантирует, что очаги размножения жука будут замечены на ранней стадии и точно локализованы. В результате обработка проводится по всему полю, хотя реальные участки заражения могут занимать ограниченные участки. Если их точно определить, можно его локально обработать и не заливать химией всё поле, — поясняют разработчики системы.
В ИИ НГУ уже приступили к тестированию разработанной программы. Дрон летает на высоте около трех-четырех метров над кустами — пока команда подбирает оптимальное расстояние. Преимущество системы в том, что она не ориентируется на поврежденные листья, а ищет непосредственно самих жуков. Это позволяет выявлять насекомых на ранних стадиях заражения, пока их следы на растении еще не видны.
— Сейчас система находится на стадии активных полевых испытаний: разработчики регулярно выезжают на реальные поля, корректируют параметры съемки, собирают новые данные и тестируют алгоритмы в боевых условиях, — рассказали в пресс-службе НГУ.
В ближайшее время разработчики планируют доработать технологию, повысить точность модели и качество сбора данных. В дальнейшем система будет предложена для использования различным аграрным производителям и хозяйствам.
Ранее стало известно, что в Свердловской области дроны станут использовать для поиска незаконных свалок и отслеживания состояния местных рек.
