Система выявляет болезни по снимкам листьев и ствола, предлагая варианты лечения
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) и Пермского государственного аграрно-технологического университета (ПГАТУ) разработали программу, которая распознает болезни растений с точностью до 90%. Система выявляет болезни по снимкам листьев и ствола, предлагая варианты лечения, сообщили ТАСС в пресс-службе Минобрнауки РФ.
«Ученые ПНИПУ и ПГАТУ разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая автоматически выявляет болезни миндаля по снимкам листьев, ствола и предлагает варианты лечения. Испытания на плантациях в Крыму показали: точность распознавания заболеваний достигает 70-90%, а гибель молодых саженцев снижается до 1-2%, при этом подход можно масштабировать на другие культуры», — сообщили в министерстве.
Система, которую создали ученые, сама распознает болезни растений по фотографии, подсказывает, чем лечить, и помогает вести учет сада в «календаре садовода». Приложение уже работает на примере миндаля, но его возможно масштабировать на другие культуры. Миндаль же был выбран учеными, как наиболее перспективная культура для российского фермерства.
Как работает программа
«Для работы фермеру достаточно сфотографировать подозрительный лист через мобильное приложение. С помощью нейросети программа анализирует снимок, оценивает текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен, и на основе этих данных определяет заболевание. Если диагноз подтвержден, система выдает рекомендации по лечению», — объяснил доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ Сергей Костарев.
Чтобы научить программу распознавать болезни, ученые собрали базу изображений: для каждого заболевания (грибкового, вирусного или бактериального) использовали не менее 50 образцов, снятых в полевых условиях. Также исследователи систематизировали знания о болезнях, описали симптомы, выстроили логическую структуру. На ее основе обучили нейросеть распознавать конкретные признаки: текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен. По их сочетанию программа и ставит диагноз. Точность распознавания достигла 70-90%.
Кроме того, в отличие от зарубежных аналогов, система учитывает российские сорта, местные болезни и вредителей, а рекомендации по лечению соответствуют препаратам, зарегистрированным в РФ. Как отметил Костарев, система может быть полезна не только фермерам и агрономам, но и садоводам-любителям, дачникам, сотрудникам питомников и вообще всем, кто заботится о здоровье растений.
Теперь ученые намерены дообучить нейросеть на большем количестве образцов, адаптировать систему под оливки и масштабировать технологию на другие культуры и регионы. В рамках этой же разработки ученые создают мобильного робота для ухода за садом. Он сможет проводить полив или опрыскивание больных деревьев по команде с приложения, а также отпугивать диких животных, например, зайцев, которые повреждают кору молодых деревьев.
Подготовлено по материалам tass.ru