Научные сотрудники лаборатории математического моделирования интеллектуальных цифровых систем и факультета «Автоматизация, мехатроника и управление» Донского государственного технического университета (Ростов-на-Дону) создали энергоэффективное устройство для распознавания культурных растений и сорняков на полях.
Основу устройства составляют два ключевых элемента:
- микроконтроллер ESP32 для низкого энергопотребления;
технология TinyML, которая позволяет запускать модели машинного обучения на маломощных устройствах.
Устройство позволяет классифицировать культурные растения по назначению (зерновые, бобовые, технические и др.), а также условно разделять сорняки на группы в зависимости от особенностей роста, размножения, распространения и возобновления. В отличие от дорогих и ресурсоемких аналогов, разработка предлагает экономичную альтернативу с точностью классификации от 87% даже для изображений низкого разрешения.
Полученные учеными ДГТУ результаты показывают возможность классификации растительных объектов в полевых условиях без использования дорогостоящего вычислительного оборудования, которое к тому же относительно долго обрабатывает данные. Время классификации таким оборудованием объектов на фотографии составляет 7,8 секунды, что в настоящее время является ограничением для систем мониторинга в режиме реального времени.
Ранее Наука Mail писала о разнице между опасным и безвредным борщевиком.
