Китайские ученые сегментировали поля для обнаружения сорняков и более точного опрыскивания
Обычное опрыскивание посевов гербицидом для уничтожения сорняков среди сельскохозяйственных культур приводит к расходу большого количества гербицида и вызывает экологические проблемы. Умный опрыскиватель может определять сорняки, прорастающие среди посевов, и точечно опрыскивать только нежелательные растения. Работа китайской группы, опубликованная в International Journal of Computational Science and Engineering, посвящена сегментации кукурузного поля в реальном времени для обнаружения сорняков, которые можно использовать для борьбы с умным опрыскивателем.
Неконтролируемый рост сорняков в культуре приводит к снижению урожайности этой культуры. Однако гербициды для выборочного уничтожения сорняков дороги и приводят к загрязнению окружающей среды. В интересах фермеров во всем мире и во имя защиты окружающей среды, чтобы гербициды использовались как можно более эффективно.
Хао Го, Шэншэн Ван и Иинан Лу из Цзилиньского университета в Чанчуне предложили легкую сеть, основанную на архитектуре кодер-декодер SResNet. Они оптимизировали модель так, чтобы она могла быстро отличить сорное растение от культурного на изображении.
Так же, читайте: Канадский стартап разработал робота-козу для прополки сорняков
«При идентификации сорняков эффект распознавания зависит от таких факторов, как свет, окклюзия и качество изображения, поэтому повышение надежности распознавания сорняков по-прежнему является сложной задачей в традиционном машинном зрении», — поясняет команда.
Их подход предлагает облегченную модель семантической сегментации, основанную на архитектуре кодировщика-декодера, которая учитывает точность и скорость обработки. Чтобы продемонстрировать преимущества своей системы, они сравнили результаты с классическими моделями семантической сегментации (SegNet и U-Net) и показали, что она имеет конкурентоспособную производительность. Тесты частоты кадров составляют почти 70 кадров в секунду и способны в режиме реального времени идентифицировать сорняки на кукурузном поле. Их средний результат почти 99% точности.
Источник: www.inderscience.com
