Специалисты Бурятской государственной сельскохозяйственной академии (БГСХА) приступили к масштабному проекту по созданию уникальной базы данных (датасета) сельхозкультур. Эта информация станет основой для системы автоматизированного мониторинга посевов с помощью искусственного интеллекта.
Как нейросеть научится ставить диагноз полям
Цель проекта — обучить нейронную сеть распознавать по фотографиям угрозы для урожая: сорняки, болезни и вредителей. Для этого формируются подробные датасеты по яровой пшенице и белокочанной капусте.
Снимки для базы данных делаются двумя способами:
· С дронов: обеспечивают высокую детализацию и охват больших территорий даже в сложную погоду.
· Наземные обследования: проводятся с привлечением специалистов Россельхозцентра для максимальной точности.
«Отработана методология сбора и разметки данных… Все это даст возможность нейросети в будущем ставить наиболее точный «диагноз» посевам в любой фазе их развития», — поясняет доцент кафедры общего земледелия Булат Цыдыпов.
Точность — прежде всего: как создается датасет
Процесс создания базы данных трудоемкий и требует высокой аккуратности:
1. Съемка: проводятся аэрофотосъемка и наземная фотофиксация.
2. Разметка: студенты БГСХА вручную отмечают на каждом снимке культуры, сорняки, признаки болезней и вредителей.
3. Проверка: работу студентов проверяют опытные агрономы. Требуемая точность разметки должна составлять не менее 95%.
Планы и перспективы
Обработанные алгоритмы будут встроены в цифровую платформу «Агрика», которая позволит аграриям со всей России в режиме реального времени проводить автоматический мониторинг полей и быстро получать рекомендации по защите растений.
Полностью создать датасет, который будет включать не менее 5000 изображений, охватывающих все фазы роста растений, планируется к 2030 году.
Проект реализуется в рамках стратегической программы «Приоритет-2030».
