Ilmuwan saka Altai State Agrarian University lan All-Russian Research Institute of Phytopathology terus ngleksanakake proyek gabungan "Pengembangan metode kanggo deteksi penyakit, hama lan suket ing lapangan kanthi nggunakake visi teknis lan sistem cerdas kanggo transisi menyang aplikasi. pestisida ing dosis sing beda-beda, "laporan layanan pers saka Altai State Agrarian University.
Miturut rencana proyek kasebut, para ilmuwan kudu ngembangake metode lan teknologi kanggo deteksi hama, penyakit lan suket ing lemah kanthi nggunakake kamera multispektral lan hiperspektral digital lan algoritma intelijen buatan.
Tim ilmuwan Universitas Agraria Negara Altai sing melu proyek kasebut dipimpin dening Vladimir Belyaev, Doktor Ilmu Teknis, Profesor, Kepala Departemen Teknik lan Teknologi Pertanian.
Tahap utama proyek kasebut yaiku nganakake tes lapangan babagan desain sistem sensor optik vertikal kanthi kemampuan njupuk resolusi dhuwur (ing skala milimeter), kanthi kemampuan kanggo nggarap macem-macem dhuwur ing panen, kanthi rekaman paralel trek. lan koordinat titik survey nalika obah. Eksperimen kasebut ditindakake ing lapangan mitra industri ASAU, peternakan Leo LLC ing distrik Kalmansky ing Wilayah Altai, babagan tanduran kedelai saka macem-macem Gratsia. Ilmuwan saka Institut Riset Phytopatologi, Dokter Ilmu Pertanian, Peneliti, teka ing Barnaul kanggo melu eksperimen. Sofia Zhelezova lan Ph.D., Peneliti Evgenia Stepanova.
Sistem bisa dipasang ing boom saka sprayer trailed lan, nalika obah ing kacepetan 15 km / h ing sudhut sing beda kanggo lumahing, ngrekam video kanggo netepke anané obyek mbebayani lan suket ing crops lan nglumpukake perpustakaan spektral saka gambar obyek mbebayani.
"Salah sawijining tugas klompok kerja ilmuwan Universitas Agraria Negara Altai yaiku ngembangake sistem pemasangan kamera universal lan integrasi karo panrima GPS kanggo kerja ing lapangan kanthi kemampuan kanggo ngrekam trek lan koordinat titik shooting nalika obah. Utamane, kita kudu kanthi eksperimen nemtokake sudut inklinasi kamera sing optimal lan dhuwure dipasang, kacepetan gerakan, paramèter shooting sing paling efektif, lsp. Saiki asil sing dipikolehi kudu diproses lan dianalisis dening kolega saka Moskow, "ujare Vladimir Belyaev babagan asil tes awal.
Langkah sabanjure proyek kasebut bakal dadi pangembangan algoritma kanggo ngolah gambar sing dipikolehi dening kamera ing kondisi laboratorium lan lapangan, nggunakake jaringan saraf kanggo nggolongake obyek target (penyakit, hama lan suket) ing gambar.
Adhedhasar asil survey pamotongan, peta distribusi spasial hama ing tanduran bakal dibangun.
"Adhedhasar asil survey lemah lan adoh saka tanduran lan peta distribusi spasial obyek sing mbebayani, direncanakake ngembangake algoritma pengambilan keputusan kanggo nggunakake pestisida ing dosis sing beda-beda. Sabanjure, file resep utawa kertu tugas nyemprot bakal digawe ing format sing kompatibel karo komputer on-board sprayer., nerangake Sofya Zhelezova.
Nguji cara nyemprotake tanduran kanthi pestisida ing dosis sing beda-beda lan penilaian ekonomi awal babagan metode nyemprotake dibandhingake karo nyemprot tradisional ing dosis sing padha ing kabeh wilayah lapangan minangka tujuan akhir proyek kasebut, tambah para ilmuwan.