Группа исследователей технологического университета МИСИС с помощью искусственного интеллекта разработала алгоритм, позволяющий распознавать болезни растений по фотографиям листьев.
Как отметила ректор университета Алевтина Черникова, своевременное обнаружение болезней – это одна из важных задач сельского хозяйства. На практике фотографии листьев часто делают прямо в поле, где качество изображения зависит от освещения, погодных условий и окружающего фона. Из-за этого даже современные системы компьютерного зрения могут ошибаться.
– Наши специалисты предложили способ, повышающий надежность таких систем, – сказала Алевтина Черникова. – Под руководством заведующего кафедрой автоматизированного проектирования и дизайна Евгения Коржова в вузе создан новый алгоритм на основе нейроосетей, который анализирует изображение листа и одновременно определяет вид растения, признаки и тип заболеваний. В перспективе решение, предложенное нашими исследователями, может стать основой мобильных приложений и цифровых сервисов для агропромышленного комплекса, позволяя быстрее выявлять патологии сельскохозяйственных культур и снижать потери урожая.
Для обучения системы исследователи использовали дополнительные преобразования изображений, в частности, имитацию небольших очагов поражения на листьях. Такой метод помогает алгоритму распознавать признаки заболеваний, которые могут быть слабо выражены на ранних стадиях.
По словам аспиранта кафедры автоматизированного проектирования и дизайна университета Али Салем Мутхана, программа использует информацию о «зелености» изображения.
– Это помогает лучше выделять ткани листа и снижать влияние теней, бликов и посторонних деталей на заднем плане, – отметил Али Салем Мутхана. – Это особенно важно для дальнейшей адаптации подобных систем к реальным условиям съемки.
Разработанная программа показывает более высокую точность по сравнению с базовой нейросетевой моделью: доля правильных распознаваний выросла с 87,5% до более чем 93% на использованном экспериментальном наборе данных.
В дальнейшем исследователи планируют расширить базу данных культур и заболеваний, а также адаптировать технологию для работы с фотографиями, полученными непосредственно в полевых условиях – при естественном освещении, сложном фоне и разном качестве съемки.
Мона Платонова.
Фото rea.ru
