В основе системы лежит гиперспектральная съемка. В отличие от обычной фотографии, она позволяет получать информацию об объекте в большом количестве спектральных диапазонов. Полученный набор данных разработчики называют «гиперкубом»: его можно анализировать по отдельным спектральным каналам и искать изменения, связанные с состоянием растения.
По словам Кондратьева, во время экспериментов такой анализ позволил зафиксировать заболевание значительно раньше, чем его симптомы стали заметны при обычном осмотре.
Как робот ищет заболевшее растение
Для анализа используется сразу несколько типов данных. Сначала система получает обычное RGB-изображение растения. Затем определяет хорошо различимые листья и выбирает области для более подробного исследования. После этого используется гиперспектральная съемка.
Полученные данные анализируют разработанные в Ставропольском ГАУ модели. Алгоритм выбирает спектральные признаки, наиболее информативные для выявления заболевания, после чего результат сопоставляется с размеченными эталонными изображениями. Разработчики сотрудничают с тепличным комплексом «ЭКО-культура». По словам Кондратьева, для выращиваемых там томатов известно порядка 30–40 заболеваний, вирусов и вредителей, которые потенциально необходимо различать системе. Аналогичная задача стоит и для огурцов.
Как масштабируется технология
В промышленной теплице оборудование можно установить на подвижную платформу, перемещающуюся между рядами растений по технологическим рельсам. Для садов комплекс камер можно разместить на автомобиле или другой наземной платформе. Для обследования открытых полей разработчики предусматривают использование беспилотников.
В последнем случае принцип остается тем же: аппарат получает снимки отдельных участков посевов, после чего данные передаются для анализа. Это должно позволить агроному предварительно оценивать состояние растений дистанционно и определять участки, требующие внимания.
Расстояние, с которого можно проводить съемку, зависит от установленной камеры. По словам исследователя, мультиспектральной системе требуется работать ближе к растениям, тогда как гиперспектральная камера благодаря большему углу обзора допускает съемку с большей высоты.
Систему можно адаптировать под другие культуры
Сейчас разработку демонстрируют прежде всего на томатах, однако архитектура платформы позволяет обучать модели и для других сельскохозяйственных культур. Для этого необходим соответствующий набор размеченных данных, по которым система сможет сопоставлять новые изображения с известными признаками заболеваний.
Программное обеспечение и используемые модели, по словам Кондратьева, разработаны специалистами Ставропольского ГАУ самостоятельно. При этом аппаратная часть имеет иностранные компоненты: в демонстрационном образце используется роботизированный манипулятор китайского производства и зарубежная гиперспектральная камера.
По оценке разработчиков, стоимость промышленного варианта комплекса составляет около 15 млн рублей, а окупается, по утверждению эксперта, примерно за два года пользования. Сейчас система ориентирована прежде всего на применение в крупных тепличных хозяйствах.
Ранее мы рассказывали, как в России ускорили селекцию растений до шести циклов в год.