Дослідники з Університету штату Пенсильванія працюють над створенням автоматизованої роботизованої системи, яка дозволяє точно виявляти та знищувати бур’яни у яблуневих садах. Основна мета цього проекту полягає в забезпеченні високої точності виявлення бур’янів, що дозволяє використовувати цільовий обприскувач гербіцидів, зменшуючи при цьому використання хімікатів і запобігаючи шкоді для врожаю та навколишнього середовища.
Команда дослідників опублікувала результати на ранній стадії проекту в журналі «Комп’ютери та електроніка в сільському господарстві». Вони представили модель машинного зору, яка спеціалізується на виявленні та відстеженні бур’янів за допомогою бічної камери. Це важливо, оскільки традиційні системи, які оглядають з висоти, стикаються з обмеженнями в садах через гілки та структури крони дерев.
“У складних середовищах, таких як яблуневі сади, важко розробити механізми виявлення бур’янів, оскільки крона дерев та низькі гілки блокують огляд зверху”, – зазначив керівник проєкту Лонг Хе.
Щоб подолати цю проблему, докторант Лоуренс Артур очолив адаптацію вже існуючої моделі глибокого навчання, яка виконує швидке виявлення об’єктів і сегментацію на рівні пікселів. Дослідники додали модуль, що дозволяє моделі зосереджуватись на важливих ознаках зображення, одночасно ігноруючи менш значущу візуальну інформацію, що сприяло виявленню бур’янів навіть у випадках, коли вони частково закриті.
Команда також інтегрувала алгоритм відстеження з механізмом фільтрації, щоб зберігати ідентичність бур’янів у відеокадрах та запобігати їх подвійному підрахунку. Дані для дослідження були зібрані в Центрі досліджень та поширення фруктів Державного університету Пенсильванії в Біглервіллі та сусідніх садах, де досліджували такі види, як кульбаба, осот звичайний, кінська стручка та кропива каролінська. Для навчання моделі використовували зображення високої роздільної здатності.
Модель досягла середньої точності сегментації 84,9% та локалізації 83,6%. Під час тестів на відстеження в різних кадрах система продемонструвала точність відстеження декількох об’єктів на рівні 82%, точність відстеження 78% та показник ідентифікації 88%, відзначаючи шість варіантів ідентичності.
Лонг Хе зазначив, що поєднання функцій виявлення, відстеження та оцінки щільності забезпечує “більш точне та послідовне виявлення бур’янів, навіть у складних умовах саду”, підкресливши, що отримані дані можуть підтримувати точне застосування гербіцидів на конкретних ділянках.
Серед учасників проекту – Кайо Брунаро, Пол Хайнеманн, Магні Хуссейн та Саджад Махнан. Фінансування ініціативи здійснюється Національним інститутом продовольства та сільського господарства Міністерства сільського господарства США, Міністерством сільського господарства Пенсильванії та Державною садівничою асоціацією Пенсильванії.
Для отримання додаткової інформації:
Університет штату Пенсильванія
Тел.: +1 814 865 4700
www.psu.edu