Донской государственный технический университет (ДГТУ) разработал новое экономичное устройство для автоматической классификации культурных и сорных растений на полях.
Это позволит значительно улучшить агрономические процессы и эффективно бороться с нежелательной растительностью. Основная цель разработки – создание системы, способной быстро и точно различать растительные объекты, что особенно актуально в условиях современного сельского хозяйства.
Ключевые особенности устройства:
Использование микроконтроллера ESP32, который обеспечивает низкое энергопотребление.
Применение технологии TinyML, оптимизированной для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.
Способность классифицировать растения по их назначению, а также разделять сорняки на различные группы в зависимости от их особенностей роста и размножения.
Данная система способна обрабатывать изображения за всего лишь 7,8 секунды, что делает её эффективной для использования в полевых условиях. Точность классификации достигает более 87%, даже при использовании изображений низкого разрешения (80×60 пикселей). Это стало возможным благодаря применению архитектуры CNN (сверточные нейронные сети) для обработки изображений.
Перспективы использования технологии:
Повышение эффективности агрономических работ за счет быстрого и точного определения состояния посевов.
Возможность интеграции устройства с беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) для мониторинга состояния полей.
Снижение затрат на дорогостоящее оборудование, что делает технологии более доступными для фермеров.
Таким образом, разработка ДГТУ открывает новые горизонты для применения инновационных технологий в сельском хозяйстве, позволяя агрономам более эффективно управлять посевными площадями и минимизировать риски, связанные с сорной растительностью. Это важный шаг к внедрению умных решений в агросектор, которые помогут в достижении устойчивого и прибыльного производства.
Фото - don24.ru
