Университет компьютерлік көру және машиналық оқыту әдістерін қолдану арқылы дрондарды өсімдіктерді тексеруге үйретуде

Жоба аясында университет ауыл шаруашылығы жерлеріне тиімді түрде мониторинг жүргізу үшін компьютерлік көру және машиналық оқыту әдістерін әзірлеуде. Ұшқышсыз ұшу аппараттарынан алынған деректерді пайдалана отырып, біз кескіндерді, соның ішінде мультиспектрлі кескіндерді жіктеу және сәйкестендіру мәселелерін шешеміз.

Пайдалы өсімдіктердің өсіп-жетілуі кезінде алқаптарды бақылау – ауыл шаруашылығының маңызды міндеті болып табылады. Егер де арамшөптердің көп жиналған жерлерін күнібұрын анықтап, тек зиянды өсімдіктерге ғана әсер ететін болсақ, гербицидтерді қолдануды айтарлықтай азайтуға болады. Өсімдіктердің бүліну, яғни стресс белгілерін ертерек анықтап, оларды түзету шараларын дер кезінде қолданса, өсімдіктерді емдеуге және олардың өміршеңдігін арттыруға оңай болады. Сондықтан да ұшқышсыз ұшу аппараттарын және машиналық оқыту әдістерін пайдалану егіншілік процестердің дәлдігі мен тиімділігін арттырады.

Жоба сонымен қатар өсімдіктерді классификациялау, оларда стрессті анықтау және ауыл шаруашылық жерлерді картаға түсіру мәселелерін шешеді. Жоба барысында әзірлеушілер пайдалы өсімдіктердің дамуына кедергі келтіретін факторларды қалпына келтіреді, таңбаланған кескіндердің үлкен жиынтығын жасайды және осы мәселелерді шешуге көмектесетін терең нейрондық желілермен бірге машиналық оқыту үлгілерін де үйренеді.

Жобаның ғылыми жетекшісі – Равиль Мұхамедиев. Команда әзірленген жіктеу әдістерінің дәлдігін арттыру жолдарын қарастырады және оларды тәжірибе жүзінде сынау үшін эксперименттер жүргізеді.

Жобаның нәтижелері:

• Ұшқышсыз ұшу аппараттарын пайдалана отырып, аппараттық-бағдарламалық жүйенің прототипі әзірленді, оның ішінде кескіндерді өңдеуге арналған бағдарламалық қамтамасыз ету де бар;
• Арамшөптердің бірнеше түрлерін сәйкестендіру әдісінің прототипі әзірленді.
• Қант қызылшасының өсуіне кері әсер ететін жағымсыз факторларды зерттеу үшін тәжірибелік учаскелер құрылды;
• Соя егістігінің 300-ден астам фотосуреті белгіленіп, арамшөптер мен пайдалы дақылдар анықталды.

Зерттеу нәтижелері бірінші және екінші квартильді журналдарда жарияланды.