Технология компьютерного зрения в автоматизации сельского хозяйства

Краткий обзор компьютерного зрения

Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет машинам мыслить и интерпретировать визуальные данные так же, как  это делал бы человек . Системы компьютерного зрения анализируют множество визуальных данных, от изображений до видео в реальном времени, и могут отслеживать, маркировать, описывать, прогнозировать и оценивать конкретные объекты на этих изображениях. Его цель, особенно с использованием глубокого обучения, состоит в том, чтобы обучить искусственный интеллект до такой степени, чтобы он выходил за рамки простой автоматизации процессов. Например, когда мы смотрим на сцену, разворачивающуюся перед нами, наши глаза отмечают, какие объекты мы видим, где они расположены, куда эти объекты движутся (если они вообще движутся), что мы можем потенциально предсказать и так далее. Технология компьютерного зрения может учитывать все это, обучая искусственный интеллект на основе существования объектов и  распознавания образов .

В свете нынешних событий специалисты ожидают  значительного развития  и распространения приложений компьютерного зрения, которые изменят современный мир, каким мы его знаем. Например, концепция покупок может быть революционизирована раньше, чем мы думаем, благодаря переходу к магазинам без кассиров. Все это возможно благодаря фундаментальному компоненту компьютерного зрения, называемому  семантической сегментацией  — методу присвоения метки класса каждому отдельному пикселю изображения.

Компьютерное зрение в сельском хозяйстве

Сельское хозяйство, животноводство и агрономия не являются исключением из широкого распространения технологий компьютерного зрения. Как одна из древнейших профессий, известных человечеству, сельское хозяйство продолжает развиваться благодаря сочетанию новых технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Внедрение глубокого обучения и машинного обучения в сельское хозяйство кардинально меняет ситуацию, поскольку обеспечивает более эффективные, точные и автоматизированные процессы в отрасли, приближая нас на шаг к будущему. Благодаря системам компьютерного зрения и огромному объему предоставляемых ими данных, неудивительно, что фермеры теперь могут принимать более обоснованные решения и быстрее находить решения.  Применение компьютерного зрения в сельском хозяйстве , например, обнаружение и классификация, в сочетании с современным оборудованием, выводит эти технологии за пределы экрана в поле.

Теперь, когда мы рассмотрели введение в компьютерное зрение в сельском хозяйстве, давайте взглянем на конкретные области его применения.

Уборка урожая с помощью машин

Можно с уверенностью сказать, что преимущества компьютерного зрения в сельском хозяйстве многочисленны, а это значит, что основы и методы автоматизации сельского хозяйства могут различаться. Машины — это экономичный и эффективный способ сбора урожая, но речь идёт не об обычных сельскохозяйственных машинах, таких как комбайны;  специализированные роботы  , оснащённые  технологиями распознавания объектов  и глубокого обучения, могут автономно собирать фрукты и овощи. Теперь фермеры могут сортировать и распознавать свои культуры с помощью систем машинного зрения, а специализированные модели машинного обучения будут определять состояние урожая. Это стало возможным благодаря сочетанию двух компонентов: во-первых, акта захвата, который является сложным и выполняется с помощью специализированного оборудования, и, во-вторых, программного или визуального компонента, который идентифицирует объекты для обеспечения правильного захвата.

• Преимущества:  Внедрение машинного зрения в сельском хозяйстве значительно ускоряет процессы и снижает потребность в ручном труде. Последнее особенно полезно в сезоны сбора урожая, когда фрукты и овощи остаются без присмотра и гниют на земле.
• Проблемы:  Обнаружение плодов — одна из самых сложных задач в автоматизации сельского хозяйства. Сложности возникают из-за непредсказуемых переменных в процессе, которые могут искажать результаты, таких как непостоянное освещение, плохая видимость или перекрытие из-за листвы, не говоря уже о несоответствиях в форме плодов или овощей.

Автономные тракторы

Подобно беспилотным автомобилям, автономные тракторы становятся все более популярными в сельском хозяйстве, используя компьютерное зрение и камеры для получения полного 360-градусного обзора окружающей среды. Использование автономных тракторов позволяет быстрее и экологичнее выполнять трудоемкие задачи, такие как уборка урожая и удаление растений. Для анализа данных, полученных с помощью камер, и последующей доработки алгоритмов и повышения их производительности этим тракторам необходимы алгоритмы нейронных сетей.

• Преимущества :  Благодаря компьютерному зрению тракторы теперь могут маркировать посевы, позволяя фермерам видеть изменения в растениях, а также отслеживать необходимые тенденции для повышения урожайности. Плуги и культиваторы, оснащенные системами компьютерного зрения, поставляются со своим собственным прицепом, что автоматизирует весь процесс, классифицируя состояние почвы и оценивая, когда необходимы семена.
• Проблемы:  Помимо значительных инвестиций, существует также аспект юридической ответственности при приобретении беспилотных тракторов. Поскольку беспилотные тракторы будут работать в общественных местах, всегда существует риск столкновения, повреждения почвы и растений, а также нанесения травм людям и животным.

Сортировка и классификация

Оценка таких характеристик, как зрелость, цвет, размер и наличие дефектов, — задача, которую помологи и другие работники сельского хозяйства довольно часто выполняют для обеспечения качества урожая. Кроме того, они оценивают потребности конкретной культуры, например, нужно ли ей больше воды или другие дозы антибиотиков. А что, если мы скажем вам, что существует готовая технология, позволяющая сканировать и  маркировать  фрукты и овощи в режиме реального времени?

• Преимущества:  Традиционная сортировка и калибровка зависят от человеческого труда, требуют больших трудозатрат и занимают много времени. Для крупных ферм требуется больше рабочей силы и оборудования, чтобы ежедневно сортировать и калибровать сотни тысяч единиц продукции. Именно здесь на помощь приходит компьютерное зрение, позволяющее инновационно управлять процессом с помощью сканеров, оснащенных технологией классификации изображений. Используя алгоритмы искусственного интеллекта и компьютерного зрения, работники сельского хозяйства получают возможность в режиме реального времени отслеживать рост урожая и получать спутниковые снимки состояния посевов.
• Проблемы:  Первоначальные технологии и обновленные прототипы дают многообещающие результаты, но нуждаются в оптимизации для устранения ряда специфических недостатков. Во-первых, сканирование продукции с помощью 2D-изображения может привести к несоответствиям, если, например, у помидора есть видимая маркировка на обратной стороне, которая не была отсканирована. Кроме того, для получения точных результатов необходимо учитывать биологическую изменчивость фруктов и овощей.

Вертикальное земледелие

Вертикальное земледелие совершает революцию в традиционном сельском хозяйстве, выращивая культуры в закрытых помещениях, вертикально, что позволяет значительно увеличить урожайность на небольшой площади, вместо того чтобы полагаться исключительно на землю, технику и воду. Вертикальное земледелие увеличивает урожайность и экономит пространство, поскольку использует компьютерное зрение для наблюдения за жизненным циклом растения с помощью камер и датчиков.

• Преимущества:  Благодаря использованию новейших сельскохозяйственных технологий, вертикальное земледелие позволяет контролировать температуру, газы и освещение. Оно также снижает потребление воды, сокращает трудозатраты, гарантирует более стабильное производство урожая и более эффективно использует энергию.
• Проблемы:  Поскольку вертикальное земледелие происходит в закрытых помещениях, насекомые не могут проникнуть внутрь, что влияет на процесс опыления. При возвращении к вертикальному земледелию фермерам необходимо учитывать эти аспекты и прибегать к ручному опылению. Еще один недостаток этого метода заключается в его высокой зависимости от технологий, а это значит, что малейшая проблема с освещением или температурой может повлиять на весь процесс.

Аэрофотосъемка и сканирование

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) в последние годы все шире используются для таких задач, как дистанционное зондирование и  обнаружение пожаров . И это неудивительно, ведь аэрофотосъемка и сканирование с помощью  компьютерного зрения  направлены на создание того, что будет известно как «сельскохозяйственное зрение». Использование БПЛА, в частности, призвано стать преимуществом для точного земледелия, или, как его еще называют, аэрофотосъемки. Точное земледелие направлено на повышение экологичности, точности прогнозирования урожайности и эффективности, одновременно сокращая количество традиционных ресурсов, необходимых для выращивания культур, таких как земля, вода, удобрения, гербициды и инсектициды. Этого можно достичь благодаря точной аэрофотосъемке и картографированию, позволяющим оценивать каждый регион на основе результатов съемки.

• Преимущества:  Беспилотные летательные аппараты, оснащенные тщательно обученными моделями компьютерного зрения, являются ключом к интеллектуальному земледелию, поскольку они выполняют такие процессы, как классификация и сегментация растительности, подсчет урожая, мониторинг и прогнозирование урожайности, картирование посевов, идентификация сорняков, а также обнаружение болезней и дефицита питательных веществ. По сути, они позволяют работникам сельскохозяйственного сектора, например, фермерам и полевым рабочим, взаимодействовать с посевами удаленно и вмешиваться только тогда, когда данные, полученные с БПЛА, сочтут необходимыми.
• Проблемы:  Несмотря на все вышеперечисленные преимущества, в области аэрофотосъемки в сельском хозяйстве все еще существуют ограничения, которые необходимо учитывать. К ним относятся нюансы расположения растений в течение определенного периода времени. Например, разные растения проходят разные фазы в течение сезонов, в разное время и с различными интервалами. Технология должна обладать надежными возможностями глубокого обучения для оценки этих пространственных изменений без ущерба для точности.

Фенотипирование растений

Фенотипирование растений — это задача, относящаяся к точному земледелию, которая включает в себя систематическую оценку характеристик растений, таких как рост, развитие, адаптивность, качество, толерантность, устойчивость и структура. Она похожа на технологию компьютерного зрения, используемую для сортировки и классификации, однако может применяться и в исследованиях ботаников.

• Преимущества:  Этот вид автоматизации сельского хозяйства позволяет минимизировать ручной труд специалистов, занимающихся анализом каждого растения по отдельности. Благодаря таким технологиям работники сельского хозяйства могут быстро получать данные, оценивать аннотированную информацию, а затем отправлять образцы растений, предположительно пораженных болезнями, в лабораторию для анализа.
• Проблемы:  Хотя модели компьютерного зрения демонстрируют большие перспективы в плане точности, обнаружения и автоматизации, этот огромный массив данных по-прежнему требует значительного участия ученых. Искусственный интеллект должен быть обучен учитывать изменения погоды, вариации видов растений, изменения освещения и целый ряд разнообразных научных данных, необходимых для точной оценки растений. Это по-прежнему задача, требующая контроля и инвестиций специалистов, прежде чем технология сможет стать полностью самодостаточной.

Основные выводы

В целом, влияние систем компьютерного зрения и методов глубокого обучения на сельскохозяйственный сектор находится на подъеме, поскольку прогресса больше, чем неудач. Существующие и разрабатываемые в настоящее время приложения компьютерного зрения в агротехнологиях сокращают ручной труд в поле, повышая скорость и точность многих операций. Наряду с распространением данных машинного обучения в сельском хозяйстве, сельскохозяйственной робототехники и автоматизации, отрасль теперь может решить некоторые из своих самых больших проблем, включая устойчивое развитие, климат и нехватку рабочей силы. Благодаря таким технологическим достижениям в сельском хозяйстве, отрасли больше не нужно проводить долгие часы в поле, занимаясь ручной сортировкой и сканированием фруктов и овощей, или подвергать себя физическим нагрузкам. Стало ясно, что автоматизация лучше всего решает сельскохозяйственные проблемы, и благодаря этому можно будет ухаживать за посевами удаленно, эффективно собирать урожай и ускорить массовое производство товаров — все благодаря искусственному интеллекту. Благодаря тому, что технологии и сельское хозяйство теперь идут рука об руку, фермеры, помологи, ботаники и многие другие работники сельскохозяйственного сектора могут посвятить свое время другим процессам в своей работе. Их присутствие на полях не станет излишним с развитием искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, поскольку они необходимы для процесса  обучения наборов данных  и оценки аномалий в данных, полученных с помощью машинного обучения или технологий глубокого обучения. Инструменты лежат в основе сельского хозяйства, а с развитием компьютерного зрения эти инструменты могут только совершенствоваться и вывести компьютерное земледелие на новый уровень в международном масштабе.

SuperAnnotate помогает компаниям аннотировать, размечать и использовать данные более высокого качества. Если вы ищете надежный инструмент для ускорения развития в вашей области, вы обратились по адресу. Запланируйте звонок, и мы с удовольствием ответим на все ваши вопросы.