Российские учёные на основе нейронных сетей разработали систему распознавания заболеваний подсолнечника
Российские учёные СКФУ на основе нейронных сетей разработали систему распознавания опасных заболеваний подсолнечника, таких как мучнистая роса и серая гниль.
Как пишет Springer, программа позволяет оценивать фотографии поля и выявлять проблемы с точностью 97,02%. По словам авторов методики, диагностика может предотвратить значительные потери урожая, вплоть до 100%. Результаты исследования опубликованы в сборнике «Proceedings of the NIELIT’s International Conference on Communication, Electronics and Digital Technology». В работе описывается ансамблевая система, включающая Visual Transformer и глубокие сверточные сети, которая может распознавать такие заболевания подсолнечника, как серая гниль , листовые рубцы и ложная мучнистая роса. Результаты показали преимущество ансамблевой системы по сравнению с известными методами.
Мучнистая роса (возбудитель болезни – гриб Plasmopara Halstedii) и серая гниль (гриб Botrytis cinerea Pers) – одни из самых распространенных заболеваний подсолнечника способных привести к почти полной потере урожая при несвоевременном выявлении. Ранняя диагностика с помощью ИИ позволит аграриям оперативно принимать меры по предотвращению распространения болезней. Наряду с подсолнечником они поражают более 370 видов растений.
В ближайших планах у ученых усовершенстсвовать систему путем добавления методов сегментации изображений, что позволит нейросети концентрироваться на отдельных областях листьев, пораженных болезнями, и повысит точность диагностики. В перспективе технологию планируется адаптировать и для других сельхозкультур.
Ранее отечественные ученые из компании «Биопрактика«открыли альтернативу соевого кормового белка из природного газа . Его выделение из природного газа является альтернативой использования рыбной муки и сои.