Обнаружение колорадского жука дронами: ИИ-система НГУ повысит точность защиты полей

Ученые Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (Центра ИИ НГУ) приступили к полевым испытаниям системы, которая позволяет с помощью беспилотника обнаруживать и точно локализовать очаги заражения картофельных полей колорадским жуком. Разработка призвана помочь аграриям перейти от сплошной химической обработки полей к точечному контролю вредителей, что сделает сельское хозяйство более экологичным и экономным, говорится на сайте Десятилетия науки и технологий в России.

Сегодня агрономы часто вынуждены обходить поля по диагонали, осматривая растения на выборочных маршрутах. Такой подход дает лишь общее представление о ситуации, но не гарантирует, что очаги размножения вредителя будут замечены на ранней стадии и точно определены. В результате инсектициды распыляются по всей площади, хотя зараженные участки могут быть локальными.

Проект детектора колорадского жука стал развитием компетенций центра в области бортовой обработки данных с беспилотников. Ранее команда работала над системами поиска людей, где нейросети анализировали видеопоток прямо на борту аппарата. В новом проекте этот опыт был адаптирован для задач сельского хозяйства. На базе существующего коптера создан специальный модуль из четырех камер, расположенных веером. Это позволяет с высоты 3-4 метров захватывать максимально широкую полосу посадок за один проход. На борту установлен одноплатный компьютер повышенной мощности, который получает изображения и анализирует их с помощью алгоритмов машинного зрения, детектируя взрослых особей колорадского жука.

Особенность системы в том, что она ищет непосредственно самих насекомых, а не поврежденные листья. На ранних стадиях нашествия жуки уже присутствуют на растениях, но заметных следов питания еще нет. «Личинки с воздуха увидеть сложнее, поскольку они часто находятся под листьями, и текущая версия алгоритма на них не обучена. Зато взрослые жуки, сидящие на верхней части растений, могут быть обнаружены поштучно», — комментирует инженер Центра ИИ НГУ Максим Магеров.

После анализа изображений результаты передаются по цифровому каналу на наземную станцию. У агронома на ноутбуке открывается веб-приложение с картой поля, на которой отмечены точки обнаружения вредителей. Полученные данные позволяют принять решение о локальной обработке конкретных участков, снизить расход инсектицидов и уменьшить нагрузку на окружающую среду. Такая схема вписывается в мировой тренд точного земледелия.

Сейчас система находится на стадии активных полевых испытаний: разработчики регулярно выезжают на реальные поля, корректируют параметры съемки и собирают новые данные для дообучения нейросети. Ключевая задача ближайшего периода — расширение обучающей выборки. До сих пор алгоритм обучался преимущественно на синтетических изображениях, тогда как полноценная работа требует сочетания искусственных данных с реальными кадрами.

Осенью и зимой специалисты планируют заняться доработкой технологии, ее юридическим оформлением и подготовкой к масштабированию. Разработку, которая ведется по заказу крупной аграрной компании «Дары Ордынска», планируется предложить и другим производителям. Разработчики рассчитывают, что технология заинтересует также хозяйства, стремящиеся снизить расходы на химзащиту.

Ранее ученые раскрыли «тайную сделку» между бузиной и жуками. Подробности — в другом материале Hi-Tech Mail.