นักวิทยาศาสตร์ของมหาวิทยาลัย Altai State Agrarian และสถาบันวิจัย Phytopathology All-Russian ยังคงดำเนินการตามโครงการร่วม "การพัฒนาวิธีการในการตรวจหาโรคศัตรูพืชและวัชพืชในสาขาโดยใช้วิสัยทัศน์ทางเทคนิคและระบบอัจฉริยะสำหรับการเปลี่ยนไปใช้ในเวลาที่เหมาะสม การแนะนำสารกำจัดศัตรูพืชในปริมาณที่แตกต่างกัน" รายงาน บริการกดของ Altai State Agrarian University.
ตามแผนโครงการ นักวิทยาศาสตร์จะพัฒนาวิธีการและเทคโนโลยีสำหรับการตรวจจับศัตรูพืช โรค และวัชพืชในพืชผลทางพื้นดินและระยะไกลโดยใช้กล้องดิจิทัล multispectral และ hyperspectral และอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์
ทีมนักวิทยาศาสตร์ของมหาวิทยาลัย Altai State Agrarian ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินโครงการนำโดย Doctor of Technical Sciences ศาสตราจารย์หัวหน้าภาควิชาเครื่องจักรกลการเกษตรและเทคโนโลยี Vladimir Belyaev
ขั้นตอนสำคัญในการดำเนินโครงการคือการทดสอบภาคสนามของการออกแบบระบบเซ็นเซอร์ออปติคัลแนวตั้งพร้อมการถ่ายภาพความละเอียดสูง (ในระดับมิลลิเมตร) พร้อมความสามารถในการทำงานบนความสูงที่แตกต่างกันในพืชผลพร้อมการบันทึกแทร็กคู่ขนาน และพิกัดจุดสำรวจขณะเคลื่อนที่ การทดลองเกิดขึ้นในทุ่งของหุ้นส่วนอุตสาหกรรมของ AGAU - ฟาร์ม LLC "Leo" ในเขต Kalmansky ของ Altai Territory บนพืชถั่วเหลืองของ Gratsia นักวิทยาศาสตร์จากสถาบันวิจัย Phytopathology มาถึง Barnaul เพื่อเข้าร่วมการทดลอง Sofia Zhelezova และ Ph.D., นักวิจัย เอฟเจเนีย สเตปาโนวา
ระบบสามารถติดตั้งบนบูมของเครื่องพ่นสารเคมีแบบลากได้ และเมื่อเคลื่อนที่ด้วยความเร็ว 15 กม./ชม. ในมุมต่างๆ กับพื้นผิว บันทึกวิดีโอเพื่อประเมินการปรากฏตัวของวัตถุอันตรายและวัชพืชในพืชผล และสะสมคลังสเปกตรัมของ ภาพของวัตถุอันตราย
“งานหนึ่งของคณะทำงานนักวิทยาศาสตร์ของมหาวิทยาลัย Altai State Agrarian คือการพัฒนาระบบติดตั้งกล้องอเนกประสงค์และบูรณาการเข้ากับเครื่องรับ GPS สำหรับการทำงานภาคสนามด้วยความสามารถในการบันทึกเส้นทางและพิกัดของจุดถ่ายภาพในขณะที่ ย้าย. โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราต้องทดลองกำหนดมุมกล้องที่เหมาะสมและความสูงในการติดตั้ง ความเร็วในการเคลื่อนที่ พารามิเตอร์การถ่ายภาพที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เป็นต้น ตอนนี้ผลลัพธ์ต้องได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์โดยเพื่อนร่วมงานจากมอสโก” Vladimir Belyaev ให้ความเห็นเกี่ยวกับผลการทดสอบเบื้องต้น
ขั้นตอนต่อไปของโครงการคือการพัฒนาอัลกอริธึมสำหรับการประมวลผลภาพที่ได้มาจากกล้องในห้องปฏิบัติการและสภาพสนาม โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจำแนกวัตถุเป้าหมาย (โรค แมลงศัตรูพืช และวัชพืช) ในภาพ
จากผลการสำรวจพืชผล จะมีการสร้างแผนที่การกระจายตัวของสิ่งมีชีวิตที่เป็นอันตรายในพืชผล
“จากผลการสำรวจภาคพื้นดินและระยะไกลของพืชผล และแผนที่การกระจายวัตถุอันตรายเชิงพื้นที่ มีการวางแผนที่จะพัฒนาอัลกอริธึมการตัดสินใจสำหรับการใช้สารกำจัดศัตรูพืชในปริมาณที่แตกต่างกัน ถัดไป ไฟล์ใบสั่งยาหรือการ์ดงานการฉีดพ่นจะถูกสร้างขึ้นในรูปแบบที่เข้ากันได้กับคอมพิวเตอร์ออนบอร์ดของเครื่องพ่นสารเคมี, - โซเฟีย เซเลโซวา อธิบาย
การอนุมัติวิธีการฉีดพ่นพืชผลด้วยสารกำจัดศัตรูพืชในปริมาณที่แตกต่างกันและการประเมินทางเศรษฐกิจเบื้องต้นของวิธีการฉีดพ่นนี้เมื่อเปรียบเทียบกับการฉีดพ่นแบบเดิมในขนาดเดียวกันทั่วทั้งพื้นที่ทุ่งเป็นงานสุดท้ายของโครงการ นักวิทยาศาสตร์กล่าวเสริม