Интеллектуальная система распознавания и подсчета вредителей "PestDetect"
обнаружение вредителей компьютерное зрение защита растений глубокое обучение липкие ловушки трипс
Основная цель исследования заключается в обучении нейронной сети функции распознавания насекомых-вредителей и создании мобильного приложения для сбора фотографий и отображения фитосанитарной карты. 

Объектом разработки и исследования данного проекта является инновационная интеллектуальная система фитосанитарного мониторинга промышленных тепличных хозяйств. 

В рамках данного проекта были использованы методы глубокого обучения и компьютерного зрения для анализа и обработки данных, собранных с липких ловушек. Работа над проектом представляет высокую актуальность, поскольку разрабатываемая система способствует своевременному выявлению и контролю насекомых-вредителей, что важно для поддержания устойчивого развития сельскохозяйственных предприятий и снижения экологического воздействия применяемых средств защиты растений.

В результате проведенных исследований был разработан оптимальный процесс сбора фотографий для датасета и собран датасет, состоящий из 283 фотографий с более чем 7000 размеченных насекомых. С использованием полученного датасета обучена нейросеть для идентификации насекомых-вредителей. Также было создано мобильное приложение, позволяющее собирать фотографии и отображать фитосанитарную карту на основе данных, полученных от нейросети.

Разработанная система применима для интеллектуального мониторинга насекомых-вредителей в тепличных хозяйствах, выращивающих разнообразные сельскохозяйственные культуры. Внедрение данной системы позволит оперативно получать информацию о появлении и распространении насекомых-вредителей, что, в свою очередь, позволит снизить затраты на борьбу с ними и уменьшить потери урожая. 

Практическая значимость разработанной системы состоит в возможности повышения эффективности и оперативности фитосанитарного мониторинга. Это достигается благодаря автоматическому распознаванию насекомых-вредителей и визуализации данных на фитосанитарной карте, что позволяет специалистам сельскохозяйственных предприятий быстро принимать обоснованные решения о мерах по защите растений. Кроме того, внедрение данной системы способствует снижению экологической нагрузки, так как рациональное применение средств защиты растений будет основано на точной информации о распространении вредителей.

В заключение, данное исследование демонстрирует успешное применение нейронных сетей и компьютерного зрения для создания интеллектуальной системы фитосанитарного мониторинга тепличных хозяйств. Разработанная система, включая мобильное приложение для сбора фотографий и отображения фитосанитарной карты, представляет собой значительный вклад в сферу сельскохозяйственных технологий и в перспективе может стать основой для более широкого внедрения интеллектуальных систем контроля и управления в сельскохозяйственном секторе.
Оперативное получение актуальной информации о количестве вредителей в тепличных хозяйствах. Защита растений в сельском хозяйстве.
Владимир
Салаватулин
Маратович
Директор
Отсутствует
Отсутствует
L-6556- 2017
565742425 00
772917
https://www.researchgate.net/profile/Vladimir-Salavatulin
0000- 0003- 2928- 5727
РОССИЯ
Владимир
Салаватулин
Маратович
Директор
РОССИЯ
68.37.05
Прогнозы и сигнализация появления и развития вредителей, болезней растений и сорняков
04.01.AH
AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY
Владимир
Салаватулин
Маратович
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
Владимир
Салаватулин
Маратович
Физическое лицо
РОССИЯ