Исследователи Университета штата Пенсильвания разработали систему машинного зрения, которая может находить и идентифицировать королевские цветы яблони в соцветиях на деревьях в садах — важный первый шаг в разработке роботизированной системы опыления — в первом исследовании такого рода.
Цветы яблони растут в гроздьях из четырех-шести цветков, прикрепленных к ветвям, а центральный цветок известен как королевский. Он раскрывается первым в грозди и обычно приносит самые крупные плоды. По словам исследователя Лонг Хе, доцента кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии, это ключевая цель роботизированной системы опыления.
Традиционно для повышения урожайности яблок используется опыление насекомыми. Однако он отметил, что, по имеющимся данным, услуги по опылению как местных пчел, так и диких опылителей не успевают за растущими потребностями. В результате расстройства колоний медоносные пчелы гибнут во всем мире с угрожающей скоростью. Поэтому производителям необходимы альтернативные методы опыления.
Это исследование — последняя работа ученых группы Хэ в Колледже сельскохозяйственных наук, которая разрабатывает роботизированные системы для выполнения трудоемких сельскохозяйственных задач, таких как сбор грибов, обрезка яблонь и обрезка зеленых плодов. Он объяснил, что основной целью проекта была разработка системы технического зрения на основе глубокого обучения, которая могла бы точно идентифицировать и определять местонахождение королевских цветов в верхушках деревьев.
Синьян Му, докторант кафедры сельскохозяйственной биологической инженерии, возглавил исследование королевских цветов. Mu использовала Mask R-CNN — популярную компьютерную программу глубокого обучения, которая выполняет сегментацию на уровне пикселей для обнаружения объектов, которые частично скрыты другими объектами, — для идентификации и определения местоположения королевских цветов в системе машинного зрения.
Чтобы построить модель обнаружения на основе Mask R-CNN, он сделал сотни фотографий скоплений яблоневых цветов. Затем разработал алгоритм сегментации королевских цветов, чтобы идентифицировать и находить королевские из этого необработанного набора данных изображений цветов яблони.
В результатах, недавно опубликованных в Smart Agricultural Technology, исследователи сообщили о высоком уровне точности обнаружения королевских цветов, полученном благодаря алгоритму Mu. По сравнению с измерениями, выполненными вручную исследователями, определяющими королевские цветы на глаз — называют измерения истинности земли — точность обнаружения цветов машинным зрением варьировалась от 98,7% до 65,6%.
Эксклюзивный перевод*
Фото: Penn State. Creative Commons
О светлом будущем заботятся политики, о светлом прошлом – историки, о светлом настоящем – журналисты.