Компьютерное зрение для аграриев
Магистрантка АмГУ Ирина Буренкова придумала мобильное приложение, которое поможет фермерам спрогнозировать урожайность сои
Как использовать современные технологии для подсчёта количества ростков сои, придумала магистрантка АмГУ Ирина Буренкова. Девушка создала приложение «Агро.Аналитик», которое помогает фермерам прогнозировать объёмы будущего урожая с помощью смартфона:по фотографии оно подсчитывает количество взошедших ростков. О своём проекте магистрантка рассказала корреспонденту «Амурского университета».
От разработки CRM к агротехнологиям
До поступления в институт компьютерных и инженерных наук АмГУ Ирина работала в компании, где занималась созданием CRM-системы – программы, которая помогает организациям хранить информацию о клиентах и заказах и управлять ею, чтобы увеличивать продажи. Она занималась разработкой системы заказов и взаимодействия клиентов с колл-центром. Это были командные проекты.
Во время декретного отпуска и обучения в магистратуре Ирина заинтересовалась машинным обучением и компьютерным зрением (цифровой обработкой изображений для анализа и интерпретации полученных данных). Супруг девушки работает на сельскохозяйственном предприятии, это подтолкнуло её к тому, чтобы применить свои знания в агросекторе.
Ранее подсчёт густоты растений выполнялся агрономами вручную. Позже появилась возможность использовать промышленные дроны, но их применение было ограничено из-за высокой стоимости. В настоящее время их запуск запрещён, поэтому остаётся ручной подсчёт. Чтобы автоматизировать подсчёт девушка решила разработать мобильное приложение, оно же стало частью магистерской работы.
Во время декретного отпуска и обучения в магистратуре Ирина заинтересовалась машинным обучением и компьютерным зрением (цифровой обработкой изображений для анализа и интерпретации полученных данных). Супруг девушки работает на сельскохозяйственном предприятии, это подтолкнуло её к тому, чтобы применить свои знания в агросекторе.
Ранее подсчёт густоты растений выполнялся агрономами вручную. Позже появилась возможность использовать промышленные дроны, но их применение было ограничено из-за высокой стоимости. В настоящее время их запуск запрещён, поэтому остаётся ручной подсчёт. Чтобы автоматизировать подсчёт девушка решила разработать мобильное приложение, оно же стало частью магистерской работы.
Ирина Буренкова
Магистрантка АмГУ
Разработчик приложения «Агро.Аналитик»
Разработчик приложения «Агро.Аналитик»
«Агро.Аналитик» – инновационное мобильное приложение
Приложение позволяет сделать фотографию поля, после чего автоматически подсчитывается количество ростков сои.
– Это особенно актуально для малых хозяйств, которым недоступна дорогая техника вроде дронов, – говорит Ирина.
Проект создан на основе реальных данных, полученных в сельскохозяйственном предприятии, где работает супруг Ирины. Одной из главных трудностей стала подготовка качественного датасета – учебного материала для искусственного интеллекта, то есть структурированного и подготовленного набора данных для анализа.
– Для обучения модели собрали около 1500 фотографий. Из них примерно 500 удалили: эти фото были смазанными, плохо освещёнными, или на них объекты слишком сильно перекрывали друг друга. В итоге осталось около 1 000 снимков. Их нужно было разметить вручную – прорисовать все ростки на каждом фото. Это заняло много времени и требовало больших усилий, – рассказала магистрантка.
«Агро.Аналитик» решает важные задачи: распознаёт и подсчитывает количество растений по фотографиям со смартфонов, проводит оценку будущей урожайности. Приложение предоставляет аграриям аналитические данные, на основании которых агроном самостоятельно принимает решения. В настоящее время приложение уже включает оценку густоты посевов и прогнозирование урожайности на основе фотоснимков. В дальнейшем планируется расширить его функциональность возможностью расчёта объёма будущего урожая путём распознавания и подсчёта бобов сои на фотографиях.
В ближайших планах Ирины завершить разработку приложения и в следующем сельхозсезоне протестировать его с агрономами в реальных условиях. Это позволит оценить, насколько инструмент востребован и полезен на практике. При этом важно ускорить процесс, чтобы пользователи могли быстро начать работу с приложением.
Этот проект Ирина начинала как учебный. Она ещё не представляла само приложение на научных форумах, однако отдельные идеи этого проекта становились темами для докладов на конференциях, посвященных применению технологий в агросекторе. На первой своей конференции магистрантка представила идею использования дронов для сбора данных, на последующих демонстрировала результаты работы с размеченными фотографиями и готовым датасетом.
– Это особенно актуально для малых хозяйств, которым недоступна дорогая техника вроде дронов, – говорит Ирина.
Проект создан на основе реальных данных, полученных в сельскохозяйственном предприятии, где работает супруг Ирины. Одной из главных трудностей стала подготовка качественного датасета – учебного материала для искусственного интеллекта, то есть структурированного и подготовленного набора данных для анализа.
– Для обучения модели собрали около 1500 фотографий. Из них примерно 500 удалили: эти фото были смазанными, плохо освещёнными, или на них объекты слишком сильно перекрывали друг друга. В итоге осталось около 1 000 снимков. Их нужно было разметить вручную – прорисовать все ростки на каждом фото. Это заняло много времени и требовало больших усилий, – рассказала магистрантка.
«Агро.Аналитик» решает важные задачи: распознаёт и подсчитывает количество растений по фотографиям со смартфонов, проводит оценку будущей урожайности. Приложение предоставляет аграриям аналитические данные, на основании которых агроном самостоятельно принимает решения. В настоящее время приложение уже включает оценку густоты посевов и прогнозирование урожайности на основе фотоснимков. В дальнейшем планируется расширить его функциональность возможностью расчёта объёма будущего урожая путём распознавания и подсчёта бобов сои на фотографиях.
В ближайших планах Ирины завершить разработку приложения и в следующем сельхозсезоне протестировать его с агрономами в реальных условиях. Это позволит оценить, насколько инструмент востребован и полезен на практике. При этом важно ускорить процесс, чтобы пользователи могли быстро начать работу с приложением.
Этот проект Ирина начинала как учебный. Она ещё не представляла само приложение на научных форумах, однако отдельные идеи этого проекта становились темами для докладов на конференциях, посвященных применению технологий в агросекторе. На первой своей конференции магистрантка представила идею использования дронов для сбора данных, на последующих демонстрировала результаты работы с размеченными фотографиями и готовым датасетом.
Планы и перспективы
Ирина планирует в новом сельскохозяйственном сезоне протестировать использование дронов для автоматической фотосъёмки поля. Если эксперимент окажется успешным, планируется интеграция технологии с дроном. Это значительно упростит процесс подсчёта ростков сои. Агроному не придётся тратить много времени на съёмку вручную: достаточно будет запустить дрон, который облетит поле и загрузит полученные фотографии для анализа. По предварительным оценкам, такая автоматизация может обеспечить до 70% экономии времени. Помимо этого, рассматривается расширение функционала приложения для подсчёта количества соевых бобов на стеблях. Это позволит более точно прогнозировать урожай.
– Расширение на другие культуры пока не рассматриваем – специфика оценки урожайности слишком разная, и нужны другие данные, – добавляет Ирина.
Приложение планируется использовать на Бурейском участке Амурагрокомплекса.
– Уже обсуждалась возможность его тестирования, а в случае успешных результатов – последующего внедрения, – рассказывает студентка.
Несмотря на планы после декрета вернуться к профессиональной деятельности в качестве фуллстек-разработчика, Ирина хочет продолжать научную деятельность и реализовывать новые проекты в сфере машинного обучения.
– Расширение на другие культуры пока не рассматриваем – специфика оценки урожайности слишком разная, и нужны другие данные, – добавляет Ирина.
Приложение планируется использовать на Бурейском участке Амурагрокомплекса.
– Уже обсуждалась возможность его тестирования, а в случае успешных результатов – последующего внедрения, – рассказывает студентка.
Несмотря на планы после декрета вернуться к профессиональной деятельности в качестве фуллстек-разработчика, Ирина хочет продолжать научную деятельность и реализовывать новые проекты в сфере машинного обучения.
