Компьютерное зрение и нейронные сети помогут обнаружить болезни сельскохозяйственных культур

Новости сегодня - Компьютерное зрение и нейронные сети помогут обнаружить болезни сельскохозяйственных культур

Исследовательская группа из Сколтеха и Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения представила работу, в которой они разработали альтернативный метод обнаружения гнилых и заплесневелых яблок на послеуборочной стадии, когда фрукты хранятся, а затем доставляются покупателю. Система компьютерного зрения определит различные дефекты на ранней стадии, когда они могут быть невидимы для человеческого глаза. Статья опубликована в журнале Entropy.

Несмотря на повсеместную автоматизацию, качество фруктов и овощей на послеуборочном этапе, особенно при сортировке, в основном контролируется человеком. При доставке товары могут испортиться или испортиться. Некоторые области гниения можно упустить из виду или пропустить, в то время как земледелец не всегда может определить тип заболевания или повреждения.

Используя яблоки, команда изучила два типа дефектов: гниение и плесень. Если, например, яблоки лежат плотно, они ударяются друг о друга и, таким образом, в этих местах быстрее разлагаются. Плесень возникает в результате радикального нарушения условий хранения или недосмотра при сборе урожая.

Для обнаружения дефектов специалисты используют инфракрасное излучение , но, по мнению исследователей, для этого нужны мульти- и гиперспектральные устройства, которые очень дороги и не всегда удобны в использовании. Целью исследования было предложить альтернативу этим камерам, которые используют модели на основе глубокого обучения, способные генерировать инфракрасные изображения. Авторы подчеркивают, что они не собирались заменять традиционные методы, а лишь попытались предложить более доступный и инновационный путь.

«Мы использовали два типа нейронных сетей: генеративно-состязательную сеть и сверточную нейронную сеть. Первая позволяет конвертировать один тип изображения в другой. В нашем случае мы получили инфракрасные изображения из RGB, то есть видимые фотографии. Но этого недостаточно для обнаружения дефекты, потому что генеративно-состязательные сети не классифицируют изображения. Здесь в дело вступают сверточные нейронные сети. Они помогают обнаруживать и сегментировать на фотографиях объекты нужных классов», — рассказал ведущий автор исследования Никита Стасенко, младший инженер-исследователь в Агроцентре Сколтеха.

Эксперименты включали несколько этапов. Команда начала со сбора и обработки данных видимых изображений. Для этого авторы выбрали 16 яблок четырех разных сортов. Яблоки подвергались различной обработке: яблоко без обработки, тщательно вымытое и протертое яблоко, механически поврежденное яблоко и яблоко шоковой заморозки, переохлажденное до −20°С.

«Когда мы собирали данные, мы проверили несколько моделей на основе генеративно-состязательных сетей — Pix2Pix, CycleGAN и Pix2PixHD — и сравнили сгенерированные инфракрасные изображения с оригинальными. По показателям качества изображения, сгенерированные Pix2PixHD, оказались такими максимально приближен к оригиналу», — добавил Никита Стасенко.

На втором этапе использовалась сверточная нейронная сеть Mask R-CNN. В предыдущих исследованиях эта модель была наиболее эффективной. Чтобы обучить его, команда собрала еще один набор данных из инфракрасных изображений и аннотировала их: они отметили здоровые яблоки и яблоки с участками гниения и плесени.

На третьем этапе авторы использовали Jetson Nano — специальную встроенную систему, позволяющую запускать обученные нейронные сети. В будущем эта система станет настоящим прибором для обнаружения дефектов урожая. Кроме того, команда планирует масштабировать результаты на других типах культур и протестировать другие нейронные модели.

Компьютерное зрение и нейронные сети помогут обнаружить болезни сельскохозяйственных культур

Понравилась новость - поделитесь с Друзьями!

Новости партнеров:

Рубрика: Наука, Новости

Вам могло бы понравиться:

Таксопарки готовятся к цифровизации и выдачи электронных путевых листов Таксопарки готовятся к цифровизации и выдачи электронных путевых листов
Нейросеть займется поиском средства борьбы с коррозией Нейросеть займется поиском средства борьбы с коррозией
Исследование показывает, что скопление облаков вызывает более сильные дожди Исследование показывает, что скопление облаков вызывает более сильные дожди
Способы Печати на Кружках: Творческое Использование для Персонализации Способы Печати на Кружках: Творческое Использование для Персонализации

Оставить комментарий

Вы должны Войти, чтобы оставить комментарий.

©2015 - 2024 Актуальные Новости Сегодня. Все права защищены.
При копировании материалов активная гиперссылка на этот сайт ОБЯЗАТЕЛЬНА!