Назад

Сервис определения заболеваний сельскохозяйственных культур на основе технологий глубокого обучения

Прототип или MVP
FoodNet
нет продаж
Искусственный интеллект
Технологии машинного обучения и когнитивные технологии
Тамбовская область
Цифровой профиль команды

Описание проекта

Текущая диагностика заболеваний сельскохозяйственных культур, основанная на исследованиях, проводимых с участием человека, требует много времени и средств, и, хотя технологии искусственного интеллекта могут повысить эффективность определения заболеваний, большая вариативность симптомов заболеваний из-за разного возраста инфицированных тканей растений, генетических вариаций и условий освещения снижает точность их детектирования. Сотрудниками и студентами Тамбовского государственного технического университета разработан программный комплекс диагностики заболеваний яблонь на основе анализа фотографий листьев. Цель разработки комплекса – повышение точности и оперативности определения заболеваний яблонь по фотографиям листьев на основе разработанных веб-сервиса и мобильного приложения. 

Программный комплекс выполняют функцию определения по фотографиям листьев яблони наличия конкретного заболевания или его отсутствия с высокой точностью за счёт использования современных технологий глубокого обучения, включения экспертных знаний в процесс идентификации заболеваний, разметки набора данных и управления процессом обучения моделей нейронных сетей. В отличие от традиционных методов комплекс позволяет с высокой точностью определить наличие заболевания, его конкретный вид и наличие нескольких заболеваний одновременно.

Ключевые особенности комплекса:

–   использование технологий искусственного интеллекта в виде ансамбля современных архитектур свёрточных нейронных сетей, обученного на 20 000+ фотографиях листьев яблонь и обеспечивающего точность предсказаний 96%;

–   детектирование отсутствия заболевания или наличия заболеваний из следующего списка: поражение ржавчинным грибом (ржавчина), поражение мучнисторосяным грибом (мучнистая роса), поражение сумчатым грибом (парша), поражение грибом Sphaeropsis malorum (чёрная гниль);

– классификация тестового оптического изображения в одну из 12 категорий, представляющих собой комбинации заболеваний, перечисленных выше и выявления новых симптомов;

– многофункциональное мобильное приложение для платформы Android (функции: создание сада, определение заболеваний, хранение истории заболеваний и результатов лечения, получение рекомендаций по лечению).

Помимо этого, комплекс позволяет визуализировать предсказания, сделанные нейронными сетями, с целью формирования доверия пользователя к результатам работы сервиса.

В настоящее время ведётся работа по созданию платформы, которая позволит обеспечить пользователей (садоводов, фермеров, сотрудников плодоводческих хозяйств и питомников) инструментами для снижения рисков потерь и затрат на производство урожая, увеличения объёмов и качества производимой сельскохозяйственной продукции. 

Презентации

Команда

Контакты

НАВЕРХ