Полное описание

Семенюк, В. С. Разработка системы точечного внесения жидких средств химизации на основе моделей сверточной нейронной сети / В. С. Семенюк, Е. А. Никитин. - Текст : непосредственный // Сельскохозяйственные машины и технологии : Научно-теоретический журнал. - 2021. - Том 15, N 2. - С. 41-45. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2073-7599.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
72.17.31	631.5

Кл.слова (ненормированные): точечное внесение удобрений -- внесения средств защиты растений -- сверточная нейронная сеть -- машинное обучение -- искусственный интеллект
Аннотация: Показали, что одна из причин потери урожая - некачественное определение степени пораженности сельскохозяйственных культур патогенами. Предложили систему точечного внесения жидких средств химизации. Выявили возможность расчета необходимого объема удобрений и средств защиты. (Цель исследования) Разработать систему точечного внесения жидких средств для защиты и питания растений на основе модели сверточной нейронной сети. (Материалы и методы) Провели анализ существующих архитектур и методов машинного обучения. При разработке системы использовали U-net-алгоритм сверточных нейронных сетей, а также данные, отображающие заболевания озимой и яровой пшеницы - бурую ржавчину и мучнистую росу. Каждое изображение кадрировали вручную и размечали с помощью специализированной Python-библиотеки. В ходе применения архитектуры экспериментальным путем выбрали оптимальные метрики (jaccard metric), скорость обучения - 0,0001 секунды, количество эпох - 300, а также другие показатели. (Результаты и обсуждение) Установили, что при подаче алгоритму нового, ранее не доступного изображения, он за несколько секунд распознает болезнь и возвращает пользователю не только исходное изображение, но и маску поверх него. Определили точность наложения маски на больной участок - 80 процентов. Показали, что прогнозируемая ошибка на валидационных данных составила 0,18758. На практике она может отличаться от заявленной не более чем на 10-15 процентов. Предложили использовать алгоритм с системой технического зрения. (Выводы) Показали, что несовершенство технических средств для химизации растений повышает расход до 30 процентов относительно объема, необходимого для точечного внесения. Разработали нейросетевой алгоритм для определения пораженных участков растений и предложили концепцию точечного внесения средств химизации растений с целью сокращения затраты при обработке посевов. Определили, что нейросеть способна диагностировать пораженные участки растений за 1 секунду.
Доп. точки доступа:
Никитин, Е.А.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -994799-549664)

Шифр в сводном ЭК: f0977fdec0f51cf1f356f8915a0f6c8b

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽