В настоящей статье рассматриваются причины, по которым компьютерное зрение не является простой забавой, а представляет собой ценный инструмент для фермеров. Компьютерное зрение (CV), основанное на искусственном интеллекте, анализирует изображения и видео для извлечения необходимой информации, способствующей принятию более обоснованных решений.
Согласно данным, объем мирового рынка компьютерного зрения составляет около 14 миллиардов долларов. В России рынок подобных решений оценивался в 8 миллиардов рублей в 2019 году, а к концу 2023 года прогнозируется его рост до 38 миллиардов рублей. Наиболее широкое применение технология находит в сферах видеонаблюдения и безопасности (32% рынка), промышленности (17%), медицины (14%) и торговли (10%).
Компьютерное зрение также активно внедряется в сельском хозяйстве, где рынок агро-ИИ оценивается в 600 миллионов долларов. Прогнозируется, что к 2025 году он достигнет отметки в 2,6 миллиарда долларов.
В статье будут рассмотрены наиболее распространенные аргументы в пользу использования компьютерного зрения в сельском хозяйстве и мифы, которые бытуют среди тех, кто далек от компьютерного зрения и его применения в различных сферах нашей жизни. Итак!
Миф 1: Компьютерное зрение ничем не отличается от обычных камер или видеорегистраторов
Утверждение о том, что системы компьютерного зрения и обычные видеокамеры слежения идентичны, является ошибочным.
В то время как видеокамеры записывают весь происходящий процесс, системы компьютерного зрения преобразуют визуальную информацию с изображений в удобоваримые данные.
Ключевым отличием является составная природа систем компьютерного зрения: они включают в себя как аппаратную часть (камеры), так и программное обеспечение для обработки информации. Существует несколько типов камер, используемых в системах компьютерного зрения, включая высокоскоростные камеры, тепловизоры для точного определения расстояния до объекта и камеры с высоким разрешением.
Для повышения эффективности распознавания объектов и выполнения задач существуют специализированные библиотеки компьютерного зрения.
Не следует путать компьютерное зрение с видеоаналитикой, поскольку последняя представляет собой лишь часть более широкого понятия. Видеоаналитика занимается обработкой видеопотока и анализом информации, содержащейся в нем.
Благодаря системам компьютерного зрения из видео и фотографий можно получить следующую информацию:
- Распознавание и идентификация лиц.
- Определение объектов, действий, событий, поведения и взаимоотношений между объектами.
- Геолокация, пространственное (3D) и плоское (2D) положение.
- Сезон, дата и время.
Системы компьютерного зрения могут сохранять архивы видеозаписей, а также наблюдать и анализировать происходящие события в режиме реального времени.
Использование алгоритмов машинного обучения в сочетании с компьютерным зрением позволяет строить прогнозы на основе прошлых и настоящих событий.
Как работает компьтерное зрение?
Система компьютерного зрения, предназначенная для анализа поведения животных, выполняет следующие действия:
- Сегментация видеокадров: Модель компьютерного зрения анализирует каждый кадр видео для идентификации и выделения объектов (животных).
- Подсчет и отслеживание объектов: После определения количества объектов искусственный интеллект (ИИ) использует модель отслеживания для регистрации перемещения каждого животного в кадре. Алгоритмы затем вычисляют уровень активности для каждого уникального объекта.
- Определение координат и оценка активности: Сначала система определяет координаты животных на каждом кадре. Затем эти координаты отслеживаются в последовательности кадров, что позволяет оценить уровень активности каждого животного.
Для обеспечения точности анализа данных компания тесно сотрудничает с сельскохозяйственными предприятиями. Помимо количественных данных из отчетов, для получения полной картины требуется непосредственное взаимодействие с хозяйством и сбор информации на месте.
Сбор данных для обучения алгоритмов компьютерного зрения осуществляется следующим образом:
- Устанавливаются камеры (если они отсутствуют) и настраивается удаленное подключение через протокол передачи видеопотока rtsp.
- Предусмотрено защищенное хранилище данных, в которое можно загрузить записанные видео для анализа и обучения алгоритмов.
Миф 2: Компьютерное зрение никогда не сможет заменить человека
Действительно, ни одна технология не способна полностью заменить квалифицированного агронома. Однако современные технологии могут существенно упростить работу в сельском хозяйстве.
Системы компьютерного зрения обладают способностью выявлять детали, которые могут остаться незамеченными человеческим глазом. К примеру, на автоматизированной ферме 80 Acres Farm компьютерное зрение используется для раннего обнаружения вредителей, что позволяет предотвратить повреждение урожая.
Важно отметить, что для эффективного использования систем компьютерного зрения требуется участие опытного специалиста. Он предоставляет необходимые данные для обучения нейронных сетей, что обеспечивает точность и надёжность работы алгоритмов.
Несомненным преимуществом компьютерного зрения является скорость обработки информации. Анализ каждого кадра занимает доли секунды, что позволяет оперативно получать результаты.
В сочетании с технологиями точного земледелия, беспилотными системами и роботами, компьютерное зрение может оказать неоценимую помощь сельскохозяйственным предприятиям, испытывающим нехватку рабочей силы. С его помощью можно осуществлять контроль за посевами, прогнозировать урожайность и мониторить состояние животных.
Рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение помогает решить проблемы, с которыми сталкиваются люди.
Автоматическое определение количества свиней
Задача подсчёта животных упрощается при небольшом поголовье. Однако при наличии тысяч свиней ручное счисление становится неэффективным. В этом случае целесообразно применять алгоритмы сегментации и подсчета, основанные на анализе видеоданных. Данная технология позволяет оценить активность каждого животного в станке, обеспечивая точность распознавания 85%. Таким образом, ни одно животное не останется незамеченным.
Определение координат на спутниковых снимках
Спутниковые изображения находят широкое применение в геодезических работах, а также играют важную роль в операциях по поиску пропавших лиц или локализации очагов пожаров. Однако традиционные методы сопоставления спутниковых снимков с реальными масштабами местности являются трудоёмкими и не обеспечивают достоверной информации в режиме онлайн.
Чтобы быстро привязать снимок со спутника на подложке к масштабам реальной местности используют обученную нейросеть, которая предсказывает координаты местности и угол поворота снимка со спутника.
Защита амурских тигров с помощью искусственного интеллекта
В настоящее время в России обитает приблизительно 580 амурских тигров, численность которых неуклонно сокращается. Для сохранения этого вида Napoleon IT разработала модель машинного обучения, способную классифицировать амурских тигров. Обнаружение животных осуществляется с помощью фотоловушек, размещенных в лесных массивах, и специальных датчиков, реагирующих на движение.
Искусственный интеллект также позволил идентифицировать амурскую тигрицу по имени Принцесса среди других особей. Тигр имеет уникальный узор на боках, напоминающий человеческие отпечатки пальцев, что позволило системе распознавания идентифицировать животное.
Модель Napoleon IT демонстрирует высокую точность идентификации амурских тигров – 99% – и распознавания отдельных особей – 96%.
Миф 3. Внедрить компьютерное зрение слишком долго и сложно
Успех внедрения технологий компьютерного зрения в сельском хозяйстве зависит от ряда факторов. Во-первых, данная технология способна обеспечить крупные хозяйства эффективным контролем за каждым животным. Во-вторых, компьютерное зрение представляет собой комплексное решение, которое наиболее эффективно реализуется в хозяйствах, уже обладающих опытом внедрения современных технологий.
Несмотря на очевидные преимущества, важно учитывать и потенциальные риски. Примером неудачной реализации технологии компьютерного зрения может служить проект Face ID для свиней, запущенный в Китае в 2019 году. Отсутствие достаточной базы данных привело к неэффективности отслеживания перемещения животных. Кроме того, сама технология распознавания лиц теряет свою актуальность при убое животных.
Эффективное внедрение компьютерного зрения возможно при наличии значительного человеческого фактора и потенциала для масштабирования проекта. Технология должна оптимизировать производственные процессы, делая работу сотрудников проще и быстрее. Для определения целесообразности внедрения рекомендуется проводить анализ проблем, которые необходимо решить, а также оценку готовности предприятия к внедрению новой технологии.
Компьютерное зрение способно существенно цифровизировать производство и выявлять закономерности в хозяйстве. Несмотря на то, что данная технология не может полностью заменить сотрудников, она может помочь избежать ошибок и значительно ускорить подсчеты и анализ данных.
В заключение, хотелось бы услышать ваше мнение о том, как повлияет повсеместное внедрение технологии компьютерного зрения на развитие сельского хозяйства в будущем?
