Дистанционные аграрии идут на обгон зарубежья

Виртуальной «Meta-реальностью» сыт и согрет не будешь

Драйвер обгоняющего развития – создание в регионах передовых инженерных школ для создания новых технологических решений и подготовки специалистов-практиков. Повышению эффективности сельского хозяйства служат разработки методов «цифрового зрения», дистанционных детекторов и классификаторов объектов, выполненные учёными Финансового университета с коллегами.

НЕИЛЛЮЗОРНАЯ ВИРТУАЛИЗАЦИЯ

 «Виртуализация» в духе «метавселенной» Марка Цукерберга хороша для игр и занятных фокусов, но сыт и согрет ей не будешь. Поэтому российские учёные больше сосредоточиваются на развитии высоких технологий в реальном производстве, в том же сельском хозяйстве. Успешная «виртуализация» здесь может накормить, и согреть по-настоящему, а не иллюзорно.

Отечественные системы компьютерного «зрения» для оперативного мониторинга и аналитики в растениеводстве и животноводстве – долгожданное свежее слово для цифрового сельского хозяйства. Результаты нашего исследования, опубликованные в научном журнале IEEE Access, позволяют значительно улучшить посредством автоматизации дистанционный подсчёт растений и плодов, определение спелости и болезней, системы защиты от сорняков и вредителей, определение местоположения скота и мн. др.

БЕЗОШИБОЧНЫЙ КИБЕРВЗОР

В публикациях последних лет было показано: задача идентификации больных или механически поврежденных плодов на транспортных системах, таких как конвейерные ленты, барабаны, турбины и т. д., может быть успешно решена с помощью алгоритмов, обеспечивающих обработку изображений.

При работе с такими изображениями следует учитывать, что не вся их площадь пригодна для обработки.  Есть статические детали, которые мешают отслеживать корнеплоды. Такие детали можно удалить с помощью специальных алгоритмов.

Они могут использовать метод межкадровой разности, метод разности фона по Гауссу, алгоритм извлечения фона ViBe и его расширенную версию ViBe+. Эти методы работают с неполными изображениями: сверточная сеть с пространственным графом (SGCN), метод, основанный на архитектуре U-Net, и локальный дескриптор, основанный на нескольких сетках и подходе уменьшения размерности.

Цифровизация аграрного сектора российской экономики сегодня как никогда нуждается в технологиях мирового уровня, созданных отечественными учеными, которые позволят усилить конкурентные преимущества нашей страны на мировом рынке производителей сельскохозяйственной продукции. Среди таких технологий – компьютерное зрение; сочетание интеллектуальной технологии и инженерного решения в промышленном масштабе приносит существенный экономический эффект.

#продовольствие #исследования #разработки #сельское_хозяйство #компьютерное_зрение