Последние новости

Реклама

В КФУ разрабатывают интеллектуальную систему для выявления заболеваний винограда

11 ноября, Крымский федеральный университет. Учёные Крымского федерального университета разрабатывают интеллектуальную систему контроля в виноградарстве на основе компьютерного зрения. Она позволит определить заболевание по изображению растения. Проект реализуется в рамках программы «Приоритет 2030».

«Пока мы работаем над версией приложения для компьютера. Сервис будет работать по такому алгоритму: агроном или человек, который занимается виноградарством, фотографирует или снимает видео поражённого куста винограда и загружает его на сервис. Искусственный интеллект проанализирует изображение и установит потенциальное заболевание. Сервис сообщит агроному результаты и уровень уверенности в них. При недостаточной информативности система порекомендует загрузить ещё фотографии либо сделать их на следующий день, чтобы оценить картину заболевания в динамике», – сообщила руководитель проекта, доцент Физико-технического института Крымского федерального университета Марина Руденко.

По её словам, на данный момент специалисты вуза проводят отбор фотографий известных заболеваний для обучения нейронной сети. Обработка и накопление данных будет проходить на сервере Крымского федерального университета.

«Требуется, чтобы система с высокой эффективностью различала поражённые участки на листах и плодах винограда. К примеру, для определения одного заболевания специалисту требуется изучить тысячи фотографий. Так закладываются знания учёных в компьютерный интеллект. Далее нейросеть уже самостоятельно сможет определять вид того или иного заболевания по изображению листа винограда. Также, мы проверяем искусственный интеллект и на иных неизвестных ему ранее примерах, по ходу корректируя процесс обучения нейронной сети», – добавила Марина Руденко.

Разрабатываемый сервис будет привязан к местности: исходя из локации сделанной фотографии, искусственный интеллект сможет отображать появление вероятных возбудителей заболеваний винограда. Итогом работы для агронома станет определение нейросетью предполагаемого заболевания, прогнозирование области поражения, его опасности и рекомендации по защите растения.

Проект рассчитан до конца 2023 года. Как отмечают учёные, применение таких интеллектуальных технологий позволит аграриям достигать преимуществ, положительно влияющих на экономическое развитие отрасли.


При подготовке статьи были использованы материалы: Пресс-службы КФУ

Тоже важно:

Комментарии:






* Все буквы - латиница, верхний регистр

* Звёздочкой отмечены обязательные для заполнения поля