❓Знаете ли вы, что ученые СТИ НИТУ «МИСИС» нашли способ, позволяющий аграриям оценивать...
❓Знаете ли вы, что ученые СТИ НИТУ «МИСИС» нашли способ, позволяющий аграриям оценивать всхожесть сельскохозяйственных культур с высоты птичьего полета и контролировать состояние полей? Созданная ими программа позволяет при любой погоде распознавать участки, где растения отсутствуют, и получить хороший урожай. 🌱 Дело в том, что на сельхозугодьях площадью в сотни и тысячи гектаров проверить каждый ряд почти невозможно. Пропуски в посадках обычно обнаруживают при пешем обходе поля, а это процесс долгий и трудоемкий. Представители кафедры АИСУ им. Ю.И. Еременко Дмитрий Александрович Полещенко и Илья Сергеевич Михайлов нашли решение этой проблемы, разработав многоэтапную программу, которая автоматически определяет участки с плохой всхожестью. 🔥 Так, специальная модель YOLO выделяет каждое отдельное растение на аэрофотоснимке, сделанном с беспилотного летательного аппарата. После чего с помощью метода главных компонент система определяет направление рядов. Алгоритм кластеризации DBSCAN группирует найденные посевы, имитируя то, как их видит агроном, и ищет между картофельными кустами разрывы, превышающие обычное расстояние. Все расчеты учитывают реальное разрешение съемки (GSD), поэтому точность остается высокой независимо от высоты полета дрона. И специалист получает готовую карту пропусков и понятную статистику того, сколько ростков не хватает и в каких именно рядах. Это помогает быстро определить проблемные участки и оценить необходимость дополнительных посадочных работ. Проверка на полевых данных подтвердила, что подход надежно определяет структуру посевов, и может стать частью инструментов цифрового сельского хозяйства. 🔗 Статья о результатах исследования ученых СТИ НИТУ «МИСИС» опубликована в журнале «Компьютерная оптика», входящем в «Белый список» научных изданий первого уровня. Подробности читайте здесь: https://www.computeroptics.ru/KO/Annot/KO50-4/500409.html. #СтиНитуМисис #НаучныеИсследования #МашинноеЗрение #Нейросеть #АвтоматизированнаяСистема #АгроБизнес #ИскусственныйИнтеллект