Метка: колорадский жук

В Амурской области обследовали поля на зимующий запас колорадского жука

Posted on by author

magnific.com

Как сообщает ИА «Светич» по информации ФГБУ «Россельхозцентр», 9 и 10 сентября российские и китайские специалисты провели фитосанитарные обследования сельхозугодий в Амурской области. Агрономы проверили посевы многолетних трав и сои, а также поля, где ранее выращивали картофель.

10 сентября представители Россельхозцентра и Китайского национального центра распространения сельскохозяйственных технологий посетили ЗАОР (НП) агрофирму «Партизан» в Тамбовском районе. На одном из полей предприятия, ранее занятом картофелем, специалисты провели обследование на наличие зимующего запаса колорадского жука.

Аналогичный мониторинг состоялся на полях ФГБНУ ФНЦ ВНИИ сои. Научный центр занимается селекцией и семеноводством сои, а также разработкой технологий ее производства.

Совместные обследования сельхозугодий проводят в рамках российско-китайского сотрудничества по защите сельскохозяйственных культур от колорадского жука.

В Новосибирской области ИИ тестируют для поиска колорадского жука

Posted on by author

cctmcx.ru

Как сообщает ИА «Светич» по информации Центра технологического мониторинга Минсельхоза России, в Новосибирской области проходят полевые испытания системы на базе искусственного интеллекта для выявления колорадского жука на картофельных полях.

Беспилотник оснащен четырьмя камерами, установленными веерно, и выполняет съемку с высоты около 3–4 м над растениями. Изображения поступают на бортовой компьютер, где алгоритмы машинного зрения в процессе полета определяют взрослых особей вредителя.

Текущая версия системы пока не распознает личинок — алгоритм на них еще не обучен. Разработчики также проверяют оптимальную высоту полета и параметры съемки, чтобы повысить точность обнаружения насекомых в разных условиях освещения и на различных стадиях развития картофеля.

Результаты распознавания передаются на наземную станцию и отображаются в веб-приложении в виде точек на карте поля. Такая информация позволяет определить участки с концентрацией вредителя и использовать ее при принятии решений о проведении локальной обработки посевов.

Модель изначально в значительной степени обучалась на синтетических изображениях. Сейчас специалисты формируют массив фотографий, полученных непосредственно в полевых условиях, для дальнейшего обучения нейросети и проверки ее работы на реальных данных.

После завершения испытаний разработку планируют доработать и масштабировать. Технология предназначена для цифрового мониторинга посевов и более адресного применения средств защиты растений в картофелеводстве.