Ученые СКФУ разработали инновационную нейросеть для раннего выявления наиболее распространненных и опасных заболеваний подсолнечника. Система с помощью искусственного интеллекта позволяет мониторить поля и выявлять мучнистую росу и серую гниль подсолнечника по фотографии, а в дальнейшем, как заверяют ученые, может быть использована и для других сельхозкультур. Результаты исследования опубликованы в сборнике «Proceedings of the NIELIT's International Conference on Communication, Electronics and Digital Technology»‎, сообщают РИА Новости.

Новая технология, предложенная исследователями СКФУ позволяет проводить мониторинг полей и с помощью полевых снимков своевременно обнаруживать очаги заболеваний, что критически важно для сохранения урожая.

Система демонстрирует точность распознавания 97,02% при определении здоровых листьев и пораженных болезнями.

Мучнистая роса и серая гниль являются одними из самых распространенных и опасных 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.

«Разработанный ансамбль нейронных сетей в сочетании с БПЛА позволит производителям отслеживать состояние полей в реальном времени и получать своевременные отчеты об очагах болезней, их виде и месте расположения», – добавили ученые.

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.

Исследование выполнено в рамках гранта Российского Научного Фонда № 23-71-10013 «Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов на основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений».

https://glavagronom.ru/news/rossiyskie-uchenye-sozdali-neyroset-dlya-rannego-raspoznavaniya-samyh-populyarnyh-bolezney-podsolnechnika