• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
04.10.2022
МТУСИ
1
13 554

Разработка ученых поможет в решении проблемы продовольствия

4.5

Факультет цифровой экономики и массовых коммуникаций МТУСИ в составе международной коллаборации принял участие в разработке системы компьютерного зрения в интеллектуальной отраслевой робототехнике, позволяющей существенно повысить производительность агробизнеса. В частности, специалисты обучили нейронную сеть распознавать несобранные яблоки в садах.

Разработка ученых поможет в решении проблемы нехватки продовольствия / ©Getty images

Сегодня наблюдается стремительный всплеск использования систем искусственного интеллекта в различных сферах экономики. Агробизнес является одной из сфер, подвергающихся быстрой цифровизации. Согласно отчету ООН, численность населения Земли будет быстро расти в ближайшие 30–50 лет; в частности, к 2050 году ожидается, что оно достигнет 10 миллиардов человек. При этом возникают вопросы об обеспечении такого количества жителей продовольствием.

Решение этой проблемы невозможно без повышения эффективности в сфере сельского хозяйства. В научных исследованиях и разработках ученых большое внимание уделяется аспектам цифровизации устойчивых агропродовольственных систем и прогнозирования рисков с учетом новой коронавирусной инфекции на Ближнем Востоке и в Северной Африке. Следует отметить, что наряду с потенциальными проблемами будущего дефицита продовольствия сегодня существует еще одна проблема, связанная с тем, что часть урожая остается неубранной. Важной причиной того, что несобранные плоды портятся в садах, на дачах и в агрохолдингах, является низкая окупаемость инвестиций.

Эти доводы позволяют сделать вывод, что одно из перспективных направлений развития аграрной отрасли — внедрение роботизированных решений, в том числе быстрого, качественного и надежного сбора урожая. При этом ключевую роль в таких роботах должна играть интеллектуальная система анализа изображений, которая разрабатывается, в частности, для задач идентификации и пространственного расположения плодов.

В научной разработке российских ученых для системы распознавания яблок в садах была выбрана архитектура нейронной сети YOLOv3, включающая класс apple в один из 80 распознаваемых классов. Решение этой задачи основано на методах компьютерной оптики и использовании камеры Intel Real Sense Depth Camera D415, которая, помимо регистрации оптического изображения в цветовых каналах яркости, также строит карту глубины.

Во-первых, необходимо обеспечить высокие значения метрик распознавания и обнаружения плодов. Во-вторых, требуется обеспечить низкие ошибки определения пространственного положения яблока относительно робота. В-третьих, требуются эффективные алгоритмы обхода урожая, позволяющие собирать плоды максимально без повреждений. Дальнейшее исследование было связано с работой нейронных сетей, используемых в задачах обнаружения и распознавания образов. Нейросети сегодня широко используются в агробизнесе, в том числе для распознавания плодов на дереве. В результате представлено аппаратно-программное решение задачи оценки координат яблока в реальном пространстве.

Отдельное внимание уделено исследованию ошибок, полученных в результате представленного решения. Следует отметить, что в разработке использовалась известная нейронная сеть, и исследователи не ставили задачу разработки и обучения алгоритма обнаружения яблок, а рассматривали новое приложение архитектуры YOLOv3, модифицированное под эту задачу.

«К научной новизне работы можно отнести представленный алгоритм совместного обнаружения, распознавания яблок и оценки их относительных координат. В результате исследования было предложено использовать нейронную сеть YOLOv3 для решения задачи обнаружения и распознавания изображений. В то же время класс apple был расширен некоторыми подобными объектами. Оптимальный порог вероятности получения высоких показателей точности и отзыва составляет 0,2–0,3.

При этом значение метрики Recall близко к 90 процентам, ложных срабатываний нет. Координаты объекта рассчитываются путем оптического преобразования относительных координат в пространстве пикселей изображения в реальные координаты с использованием карт глубины Intel Real Sense. Анализ показал, что среднеквадратические ошибки измерения координат невелики. Все ошибки составляют в среднем около 7–12 миллиметров.

Однако ошибка увеличивается с удалением объектов от камеры, что может быть связано с ее наклоном. В дальнейшем планируется дополнительно учитывать этот источник ошибок. Кроме того, средняя производительность составляет около 2,5 кадров в секунду», — рассказал Сергей Гатауллин из Московского технического университета связи и информатики. Прототип индустриального решения получил высокую оценку научного сообщества. Полный текст исследования опубликован в научном журнале Symmetry.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — ведущее отраслевое техническое высшее учебное заведение Центральной России по подготовке кадров для IT и телеком-индустрии, подведомственное Министерству цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ. Основан в 1921 году на базе Московского электротехнического института народной связи им. В.Н. Подбельского. Ежегодно МТУСИ выпускает востребованных специалистов в области связи, информационных технологий, квантовых коммуникаций, робототехники, информационной безопасности и цифровой экономики. В состав университета входят 5 факультетов, 34 кафедры, 2 филиала (Волго-Вятский и Северо-Кавказский), Колледж телекоммуникаций, Музей электросвязи, Квантовый центр, Центр робототехники, Лаборатория AR/VR, Центры заочного обучения бакалавров и магистров, Центр индивидуального обучения.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 07:30
Полина

В Российской академии наук завершили первый Большой словарь ударений, его издадут к концу года. Лингвисты собрали наиболее современные нормы произношения привычных слов и зафиксировали ударение для лексики, которая появилась в русском языке недавно.

Вчера, 15:07
Андрей

Французские геологи проанализировали состав нитратов в вулканических отложениях времен неогена и выяснили, что возникающие в облаках пепла молнии могли фиксировать атмосферный азот. Исследователи обнаружили несколько свидетельств, указывающих на то, что нитраты в отложениях образовались именно из атмосферного азота.

Вчера, 12:26
ПНИПУ

Стоит ли готовить на поцарапанной сковородке и как связаны алюминиевая кастрюля, плохая вода и камни в почках? Какой срок службы у кухонной доски и безопасны ли для экологии биоразлагаемые контейнеры? О материалах для посуды рассказали ученые Пермского Политеха.

Вчера, 07:30
Полина

В Российской академии наук завершили первый Большой словарь ударений, его издадут к концу года. Лингвисты собрали наиболее современные нормы произношения привычных слов и зафиксировали ударение для лексики, которая появилась в русском языке недавно.

16 февраля
Мария Азарова

Целью нового исследования было понять, какие бактерии полости рта отвечают за продукцию метантиола, или метилмеркаптана — бесцветного токсичного газа с сильным и неприятным запахом, напоминающим зловоние гнилой капусты.

18 февраля
Даниил Сухинов

Американские исследователи придумали новый способ борьбы одновременно с пластиковыми и пищевыми отходами. Они создали замену пластиковым упаковочным пленкам, использовав банановую кожуру. Новый материал по качеству не уступает привычному пластику, но разлагается в почве в сотни раз быстрее.

1 февраля
Андрей

Канадские исследователи изучили состав пород, вышедших на поверхность при появлении первых континентов. По итогам анализа выяснилось, что новая земная кора возникла не в результате движения тектонических плит, а из-за процессов в океанических плато молодой Земли.

23 января
Алиса Гаджиева

Авторы нового исследования рассказали, какой из современных напитков надо попробовать, чтобы почувствовать себя жителем Римской империи.

15 февраля
Дарья Губина

Титан — самый органически богатый спутник с глобальным океаном в Солнечной системе. И все же, сопоставив строение его поверхности с интенсивностью падения метеоритов, ученые пришли к выводу, что в океане спутника Сатурна вряд ли хватает элементов для жизни.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

-
3
+
Решение проблем полного сбора урожая лежит в РФ в совсем другой области: на садовых участках в "яблочные" годы остается на земле от половины до 90 % урожая, так как на варенье и компоты для дома и семьи все переработать нельзя, а системы закупок яблок у садоводов упираются в рогатки, построенные надзирающими органами, которые требуют сертификаты качества на каждый отдельно взятый участок в СНТ, стоимость которых сопоставима со стоимостью всего урожая. В принципе, я, например, готов был бы и бесплатно яблоки и груши отдать в соседние среднюю школу и интернат для инвалидов по зрению, но и они не могут их взять из-за тех же рогаток сельхоз- и санэпиднадзора... Вот бы их заменить роботами или приделать им искусственный интеллект!.. )))
Подтвердить?
Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: