بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
في كل عام، يتم فقدان ما يقرب من 40٪ من المحاصيل العالمية بسبب الآفات والأمراض، مما يسلط الضوء على التحديات الخطيرة التي يواجهها المزارعون في جميع أنحاء العالم. غالبًا ما تفشل طرق الكشف التقليدية عن الآفات مثل الاستكشاف اليدوي والمصائد اللاصقة في اكتشاف الإصابات مبكرًا بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى مزيد من الضرر، وتهديد الإمدادات الغذائية، وزيادة استخدام المبيدات الحشرية، التي يمكن أن تضر بالبيئة وصحة الإنسان. يوفر نظام إدارة الآفات المدعوم بالذكاء الاصطناعي حلاً واعدًا من خلال توفير الكشف المبكر والعلاجات الأكثر استهدافًا.
ولمواجهة هذه التحديات، فإن الصناعة الزراعية تتبنى تقنيات متقدمة مثلالرؤية الحاسوبية في الزراعة لتحويل كيفية اكتشاف الآفات وإدارتها.المتطورة للكشف عن الأجسام المتطورة مثل Ultralytics YOLOv8 تستخدم بنية الذكاء الاصطناعي لمساعدة المزارعين على تحديد الآفات بدقة أكبر، مما يسمح لهم بحماية محاصيلهم بشكل أفضل.
في هذه المدونة، سنستكشف كيف تلعب الرؤية الحاسوبية دورًا في الكشف عن الآفات وكيف يمكن أن يؤدي استخدام نماذج مثل YOLOv8 إلى ابتكارات في الزراعة. سنغطي الفوائد والتحديات وما يخبئه المستقبل لإدارة الآفات في الزراعة.
كيف تعمل رؤية الحاسوب في اكتشاف الآفات؟
يتطلب القطاع الزراعي مراقبة مستمرة للمحاصيل للتأكد من أنها صحية وغير متضررة من الآفات أو الأمراض أو العوامل البيئية. وهذا ما يجعل المزارعين يضطرون إلى مكافحة أي شيء من الظروف الجوية إلى الآفات. في مكافحة الآفات، غالبًا ما تقصر الطرق التقليدية، مما قد يؤدي إلى خسائر في المحاصيل. وهنا يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) والرؤية الحاسوبية التدخل لتقديم حلول متطورة لسير العمل اليومي في المزرعة.
من خلال دمج نماذج الرؤية الحاسوبية في الكاميرات عالية الدقة، يمكن للمزارعين مراقبة الحقول تلقائيًا باستخدام تحليل الصور والفيديو في الوقت الفعلي detect الحشرات وتقييم صحة المحاصيل وتحديد التهديدات المحتملة. تقوم هذه الأنظمة بتحليل اللقطات لرصد الأنماط، والتعرف على الحشرات بناءً على مجموعات البيانات المدربة مسبقاً.
باستخدام تقنيات مثل اكتشاف الكائنات و التصنيف، يمكن للرؤية الحاسوبية تحديد الآفات وإدارتها بفعالية أكبر من أي وقت مضى. يستلزم الأول اكتشاف وجود وموقع الآفات بالضبط داخل صورة أو مقطع فيديو، بينما يتضمن الأخير تصنيف الآفات المحددة إلى أنواع أو أنواع معينة. معًا، تسمح هذه التقنيات باستراتيجيات إدارة الآفات أكثر دقة واستهدافًا.
بعد قولي هذا، دعنا نتعمق في كيفية عمل كل من هذه المهام في الكشف عن الآفات وتصنيفها.
يمكن استخدام اكتشاف الكائنات للعثور على الآفات داخل الصورة وتحديد موقعها الدقيق. إنه مفيد عندما تحتاج إلى فحص حقل أو دفيئة بسرعة وتحديد مكان وجود الآفات من أجل معالجتها بشكل صحيح. على سبيل المثال، يمكن استخدام اكتشاف الكائنات لتحديد المناطق ذات النشاط العالي للآفات، مما يسمح باتخاذ إجراءات مستهدفة.
الشكل 1. Ultralytics YOLOv8 يكتشف الآفات في صورة.
التصنيف: بعد اكتشاف الحشرات، يساعد التصنيف على تحديد نوع الحشرات بالضبط، فعلى سبيل المثال، تساعد نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 يمكن تدريبها على واسعة للتعرف على أنواع الحشرات المختلفة. سيساعد هذا الأمر المزارعين على تحديد المبيدات الأكثر فعالية، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات أكثر استنارة ويقلل من تلف المحاصيل واستخدام المواد الكيميائية.
الشكل 2. Ultralytics YOLOv8 يصنف الآفات في صورة.
كيف تستخدم البيوت الزجاجية الذكية الرؤية الحاسوبية للكشف المبكر عن الآفات
يمكن أيضًا استخدام الرؤية الحاسوبية في مجالات أصغر مثل الصوبات الزراعية. في الواقع، تُحدث الدفيئات الزراعية الذكية تحولاً في الزراعة المنزلية باستخدام الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي لمراقبة المحاصيل عن كثب detect الآفات في الوقت الفعلي. في هذه الصوب الزراعية، يتم تركيب كاميرات عالية الدقة حول النباتات، حيث يتم التقاط صور للمحاصيل في الوقت الحقيقي بشكل مستمر. ثم يحلل نموذج الرؤية الحاسوبية الذي تم تدريبه مسبقًا هذه الصور ويكون قادرًا على اكتشاف الآفات في وقت مبكر، مما يسمح للمزارعين باتخاذ إجراءات سريعة قبل أن تتسبب الآفات في أضرار كبيرة.
يظهر مثال جيد على ذلك أثناء العمل في "الكشف المبكر عن الآفات في الدفيئة باستخدام التعلم الآلي". في هذا النظام، توضع الكاميرات في جميع أنحاء الدفيئة، وتُستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتحديد الآفات من الصور. وبدلاً من انتظار ظهور علامات مرئية لتفشي الآفات، يمكن للنظام detect بمجرد ظهورها في عرض الكاميرا. وعندما يرصد النظام حشرة ما، يرسل تنبيهًا للمزارعين، مما يساعدهم على وقف انتشار الآفات قبل انتشارها.
يُظهر النظام دقة عالية في تحديد بعض أنواع الآفات، حيث تصل إلى 99٪ لبعض الأنواع بعد التدريب. ومع ذلك، فإنه يواجه صعوبة في التعرف على الآفات ذات الأشكال أو الأحجام غير العادية، أو تلك التي يتم وضعها بطرق غير طبيعية. باستخدام هذه التقنية، لا يزال بإمكان المزارعين تقليل كمية المبيدات التي يستخدمونها، وحماية محاصيلهم بشكل أكثر كفاءة، وممارسة زراعة أكثر استدامة.
الشكل 3. نموذج YOLOv8 المدرب مسبقًا على اكتشاف الخنافس وتصنيفها مع درجات الثقة. الصورة من المؤلف.
مزايا الذكاء الاصطناعي في الزراعة
تحدث الرؤية الحاسوبية فرقًا كبيرًا في الطريقة التي يتعامل بها المزارعون مع الآفات، مما يوفر بعض المزايا الرائعة التي تجعل مكافحة الآفات أسهل وأكثر فعالية. فيما يلي فائدتان رئيسيتان لاستخدام هذه التقنية في هذا المجال.
منع انتشار الآفات بالكشف المبكر
يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشاف الآفات في وقت مبكر، حتى قبل أن تتسبب في أضرار مرئية. يتيح هذا الاكتشاف المبكر للمزارعين التصرف بسرعة ومنع انتشار الإصابات عبر مناطق أوسع.
من خلال اكتشاف الآفات عندما تكون أعدادها لا تزال منخفضة، يمكن للمزارعين تركيز العلاجات على مناطق معينة، مما يساعد على تقليل الاستخدام الكلي للمبيدات. يمكن أن يساعد هذا النهج أيضًا في حماية الحشرات المفيدة المهمة للمحاصيل الصحية ويدعم استراتيجيات الإدارة المتكاملة للآفات (IPM)، مما يجعل مكافحة الآفات أكثر كفاءة وصديقة للبيئة.
تقليل استخدام المبيدات
تعتبر الرؤية الحاسوبية أداة قيمة عندما يتعلق الأمر بالتمييز بين أنواع الآفات المختلفة، حتى تلك التي تبدو متشابهة، مثل الأنواع المختلفة من حشرات المن أو العث. هذه الدقة ضرورية لأن بعض الآفات قد تكون مقاومة لمبيدات معينة، في حين أن البعض الآخر قد يستجيب بشكل أفضل لطرق المكافحة الطبيعية.
من خلال معرفة نوع الآفة التي يتعاملون معها بالضبط، يمكن للمزارعين اختيار العلاج المناسب وتكييف استخدام المواد الكيميائية. على المدى الطويل، يمكن لهذا النهج المستهدف أن يقلل من فرص تطوير الآفات لمقاومة المبيدات ويساعد في الحفاظ على البيئة أكثر أمانًا مع ضمان مكافحة الآفات الفعالة.
تحديات الذكاء الاصطناعي في مكافحة الآفات
على الرغم من أن اكتشاف الآفات باستخدام الرؤية الحاسوبية يوفر مزايا كبيرة، إلا أنه لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها. دعنا نلقي نظرة على بعض العيوب الرئيسية التي يمكن أن تؤثر على أدائه.
القدرة على التكيف مع البيئات المختلفة
أحد التحديات التي تواجه استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر للكشف عن الآفات هو تكييفها للعمل بشكل جيد في البيئات المختلفة. يمكن أن تبدو المحاصيل مختلفة تمامًا عن بعضها البعض، وقد تظهر الآفات بشكل مختلف اعتمادًا على النبات الذي تصيبه. علاوة على ذلك، يمكن أن تختلف ظروف الإضاءة - ضوء الشمس الطبيعي أو الطقس الغائم أو الإضاءة الليلية تؤثر جميعها على مدى جودة اكتشاف النموذج للآفات. كل عامل من هذه العوامل يجعل من الصعب التأكد من أن النموذج يعمل بدقة عبر الحقول والظروف المختلفة. نتيجة لذلك، غالبًا ما تحتاج النماذج إلى تعديلها أو إعادة تدريبها للتعامل مع هذه التغييرات، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب المزيد من البيانات.
موارد حسابية عالية
قد يتطلب استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية للكشف عن الآفات في الوقت الفعلي الكثير من القدرة الحاسوبية. ولكي يعمل النموذج بكفاءة - خاصة في الحقول الكبيرة أو مع أجهزة مثل الطائرات بدون طيار - فإنه يتطلب أجهزة قوية وأنظمة مُحسَّنة جيدًا. قد يمثل هذا تحديًا في البيئات الخارجية، حيث لا يتوفر دائمًا الوصول إلى موارد حاسوبية عالية. للحفاظ على سير الأمور بسلاسة، تحتاج العديد من الإعدادات إلى أجهزة متطورة أو أنظمة سحابية، مما قد يزيد من التكلفة ويتطلب اتصالاً جيدًا بالإنترنت للمراقبة المستمرة.
الحاجة إلى مجموعات بيانات واسعة النطاق
كما رأينا أعلاه، تحتاج معماريات الرؤية الحاسوبية إلى التدريب على التشغيل بكفاءة. للقيام بذلك، فإنها تحتاج إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة، خاصةً لأنواع محددة من الآفات. تأتي الآفات بأشكال وأحجام متعددة، ويمكن أن يختلف مظهرها اعتمادًا على عوامل مثل مرحلة الحياة والبيئة. detect الآفات المختلفة بدقة، تتطلب النماذج بيانات تدريبية واسعة النطاق تلتقط هذه الاختلافات. قد يستغرق إنشاء مجموعات البيانات هذه وقتًا طويلاً وقد يتطلب مدخلات من الخبراء لضمان دقة تصنيف دقيقلكل نوع من أنواع الآفات بدقة. بدون بيانات كافية، يمكن أن تكون دقة النموذج وقدرته على التعميم عبر أنواع مختلفة من الآفات محدودة.
كيف تُشكّل الطائرات المسيّرة مستقبل الكشف عن الآفات؟
من المقرر أن يغير الجمع بين الرؤية الحاسوبية والروبوتات والطائرات بدون طيار الطريقة التي تتم بها مراقبة الآفات. يمكن للطائرات بدون طيار المزودة بأنظمة رؤية متقدمة تغطية مناطق زراعية كبيرة، واكتشاف الآفات عن بعد وتلقائيًا. يوفر هذا للمزارعين بيانات في الوقت الفعلي لمساعدتهم على تركيز جهود مكافحة الآفات حيث تشتد الحاجة إليها.
ومن الأمثلة الرائعة على ذلكدراسة نشرها معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات IEEE، حيث تم استخدام طائرات بدون طيار مزودة بنموذج رؤية حاسوبية detect الآفات في الوقت الحقيقي وتخطيط مسارات رش المبيدات بشكل أمثل. أدى هذا النهج إلى تقليل استخدام المبيدات الحشرية وتحسين صحة المحاصيل، مما يوضح كيف يمكن للطائرات بدون طيار المزودة بنموذج الرؤية الحاسوبية أن توفر مكافحة أكثر ذكاءً واستهدافًا للآفات في الزراعة.
الشكل 6. طائرات بدون طيار مجهزة بأنظمة رؤية متقدمة.
النقاط الرئيسية
تعمل الرؤية الحاسوبية الشاملة مع نماذج مثل YOLOv8 على تغيير كيفية التعامل مع مكافحة الآفات في الزراعة والزراعة. فمن خلال الكشف عن الآفات في وقت مبكر، يمكن للمزارعين إيقاف الآفات قبل انتشارها، وتحديد أنواع الآفات بدقة. تسمح هذه الدقة بالعلاجات المستهدفة، مما يقلل من استخدام المبيدات الحشرية ويدعم محاصيل أكثر صحة وبيئة أنظف.
مع إضافة الطائرات بدون طيار وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء، يمكن للمزارعين الآن مراقبة الحقول الكبيرة تلقائيًا في الوقت الفعلي، مما يجعل إدارة الآفات أكثر كفاءة. مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن تصبح النماذج المستقبلية أسرع وأكثر دقة وأسهل في الاستخدام، مما يساهم في ممارسات زراعية مستدامة وصديقة للبيئة.
