Искусственный интеллект научился определять зрелость хурмы
Ученые и студенты Санкт-Петербургского государственного аграрного университета (СПбГАУ) совместно с коллегами из Северо-Восточного сельскохозяйственного университета в Китае разработали систему на базе искусственного интеллекта, способную распознавать незрелую хурму. Профессор кафедры технических систем в агробизнесе СПбГАУ Андрей Калинин пояснил, что в настоящее время степень созревания плодов хурмы определяется визуально, что не дает возможности проводить оценку качественно и в больших масштабах, сообщает РИА Новости.
По словам ученого, модель распознавания незрелой хурмы с помощью искусственного интеллекта позволяет выполнять комплексный анализ плодов на ранних стадиях их развития и автоматизировать процессы управления садами. Калинин отметил, что в дальнейшем это может способствовать развитию «умного» сельского хозяйства и масштабированию данного решения в садоводстве.
В ходе исследований китайские и российские специалисты создали серию изображений плодов хурмы при различном освещении и разных ракурсах. На основе полученных снимков был разработан инструмент для программирования нейронной сети. Разработка представляет собой модуль компьютерного зрения, который с помощью специальных фильтров выделяет мелкие детали — края листьев, пятна на плодах, текстуру, а затем объединяет их с фоновым изображением участка.
Калинин сообщил, что ученые сравнили результаты работы модулей в различных условиях окружающей среды и выявили высокую эффективность обнаружения и комплексного анализа плодов хурмы, составившую не менее 92%. Такой результат, по его мнению, позволит эффективнее контролировать текущее состояние развития плодовых деревьев и оперативно корректировать процесс созревания плодов.
Для реализации модели, предложенной специалистами из Китая и СПбГАУ, потребуется недорогое оборудование и высокочувствительные камеры, которые позволят достоверно распознавать качество плодов внутри кроны деревьев при разном уровне освещенности.
Ранее в России создали ИИ-дегустатора десертов. Такая система позволяет быстро выявить бракованные изделия.