 |
Ученые Алтайского ГАУ вместе с коллегами из НИИ Фитопатологии провели полевые испытания «умной» оптической системы мониторинга состояния посевов
В рамках проекта ученым предстоит разработать методы и технологии наземного и дистанционного выявления вредителей, болезней и сорных растений в посевах с применением цифровых мультиспектральных и гиперспектральных камер и алгоритмов искусственного интеллекта.
Коллектив ученых Алтайского ГАУ, задействованных в реализации проекта, возглавляет доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой сельскохозяйственной техники и технологий Владимир Беляев.
Ключевым этапом реализации проекта стало проведение полевого испытания конструкции вертикальной оптической сенсорной системы с высокой разрешающей способностью съемки (в миллиметровом масштабе), с возможностью работать на разной высоте в посевах, с параллельной записью трека и координат точек съемки во время движения. Эксперимент прошел на полях индустриального партнера АГАУ - хозяйства ООО «Лео» в Калманском районе Алтайского края, на посевах сои сорта «Грация». Для участия в эксперименте в Барнаул прибыли ученые НИИ Фитопатологии д.с.-х.н., н.с. Софья Железова и к.ф.-м.н., н.с. Евгения Степанова.
Система может закрепляться на штанге прицепного опрыскивателя и при движении со скоростью 15 км/ч под разными углами к поверхности вести видеозапись для оценки наличия вредных объектов и сорняков в посевах сельскохозяйственных культур и накопления спектральной библиотеки изображений вредных объектов.
«Одной из задач рабочей группы ученых Алтайского ГАУ является разработка универсальной системы крепления камеры и ее интеграция с GPS-приемником для работы в полевых условиях с возможностью записи трека и координат точек съемки во время движения. В частности, мы должны экспериментальным путем определить оптимальный угол наклона камеры и высоту ее крепления, скорость движения, наиболее эффективные параметры съемки и т.д. Теперь полученные результаты необходимо обработать и проанализировать коллегам из Москвы», - прокомментировал предварительные итоги испытания Владимир Беляев.
Дальнейшим шагом проекта станет разработка алгоритмов обработки изображений, полученных камерами в лабораторных и полевых условиях с применением нейросетей для классификации целевых объектов (болезней, насекомых-вредителей и сорняков) на изображениях.
По результатам обследования посевов будут построены карты пространственного распределения вредных организмов в посевах.
«На основе результатов наземного и дистанционного обследования посевов и карты пространственного распределения вредных объектов планируется разработать алгоритм принятия решений для применения пестицидов в дифференцированных дозах. Далее будет создан файл-предписание, или карта-задание на опрыскивание, в формате, совместимом с бортовым компьютером опрыскивателя», - объясняет Софья Железова.
Апробация метода опрыскивания посевов пестицидами в дифференцированной дозе и предварительная экономическая оценка такого способа опрыскивания в сравнении с традиционным опрыскиванием в одинаковой дозе по всей площади поля является конечной задачей проекта, добавляют ученые.
Контактное лицо: Дмитрий
Компания: ФГБОУ ВО "Алтайский государственный аграрный университет"
Добавлен: 10:50, 07.07.2022
Количество просмотров: 240
Страна: Россия
| Web3 Tech: России нужна собственная институциональная Web3-инфраструктура, Web3 Tech, 22:27, 15.06.2026, Россия235 |  |
| В Web3 Tech назвали тренды институционального рынка web3. По мнению экспертов компании, глобальный финтех переходит в новую фазу, при которой стейблкоины, системное регулирование и ИИ-агенты сливаются в единый контур агентной экономики на цифровых активах с потенциалом $30 трлн к 2030 году. |
| Dialog Composer 3.0 от BSS: переход от скриптовых ботов к самостоятельным ИИ-агентам, BSS, 22:25, 15.06.2026, Россия242 |
| Компания BSS дает мощный толчок развитию диалоговых интерфейсов с новой версией Dialog Composer 3.0. Ключевой особенностью релиза стала нативная поддержка архитектуры ИИ-агентов на базе больших языковых моделей (LLM). Обновленный no-code инструмент позволяет компаниям быстро внедрять автономных ИИ-ассистентов, существенно снижая нагрузку на контактные центры и операционные службы. |
| Flyvi выпустил первое в России мобильное приложение, объединившее профессиональный дизайн и генеративный ИИ. Импортозамещение Canva состоялось на смартфонах, Flyvi, 22:19, 15.06.2026, Россия240 |
| Пока конкуренты предлагают разрозненные сервисы, которые доступны только с десктопов, Flyvi упаковал полноценный графический редактор, нейросети для видео, текста и изображений в единую экосистему, доступную в один тап. |
| «ИНКА 4.0» создала полигон для тестирования MES-систем в промышленности, Инка, 22:17, 15.06.2026, Россия232 |  |
| Компания «ИНКА 4.0» развернула цифровой полигон для тестирования и апробации MES-систем в условиях, приближенных к промышленной эксплуатации. Это позволит предприятиям заранее оценить их работу и принять решение о внедрении, а интеграторам и центрам компетенций заказчиков получить практический опыт работы с системой и ее компонентами. |
|
|
