Ученые Омского ГАУ создают датасет для обучения аграрных нейросетей
Разработка поможет автоматически выявлять сорняки, болезни и вредителей на сельхозугодьях.
В Омском государственном аграрном университете стартовала работа по созданию масштабного датасета для обучения нейросетевой модели компьютерного зрения. Проект реализует коллектив ученых Омского ГАУ под руководством доктора сельскохозяйственных наук, профессора Игоря Бобренко.
Нейросетевая модель предназначена для анализа снимков, полученных с беспилотных авиационных систем и носимых камер агроскаутов. С ее помощью планируется выявлять сорные растения, болезни и вредителей, определять фазы развития сельскохозяйственных культур, а также формировать карты полей и прогнозы.
Сбор данных ведется сразу несколькими способами. Ученые используют аэросъемку с беспилотников и наземный мониторинг с применением мобильных устройств. Все изображения поступают в единое хранилище, после чего специалисты проводят их разметку в векторном формате с подробной атрибутивной информацией – указываются виды сорняков, типы патологий и стадии развития растений.
В университете отмечают, что созданный датасет станет основой для обучения системы компьютерного зрения. В дальнейшем технология позволит автоматически анализировать фитосанитарное состояние полей, строить детальные карты и прогнозировать возможные риски. Предполагается, что это поможет аграриям оперативно принимать решения и снижать потери урожая.
