Обнаружение объектов для борьбы с вредителями

Ежегодно почти 40% мирового урожая теряется из-за вредителей и болезней, что подчеркивает серьезные проблемы, с которыми сталкиваются фермеры во всем мире. Традиционные методы обнаружения вредителей, такие как ручной осмотр и липкие ловушки, часто не позволяют обнаружить заражение на достаточно ранней стадии, что приводит к большему ущербу, угрожает продовольственным запасам и увеличивает использование пестицидов, которые могут нанести вред окружающей среде и здоровью человека. Управление вредителями на основе искусственного интеллекта предлагает многообещающее решение, обеспечивая раннее обнаружение и более целенаправленное лечение.

Для решения этих проблем сельскохозяйственная отрасль внедряет передовые технологии, такие как компьютерное зрение в сельском хозяйстве, чтобы изменить методы обнаружения и борьбы с вредителями. обнаружение объектов такие модели, как Ultralytics YOLOv8 используют архитектуру искусственного интеллекта, чтобы помочь фермерам более точно определять вредителей, что позволяет им лучше защищать свои посевы.

В этом блоге мы рассмотрим, как компьютерное зрение играет роль в обнаружении вредителей и как использование таких моделей, как YOLOv8 , может принести инновации в сельское хозяйство. Мы расскажем о преимуществах, проблемах и о том, какое будущее ждет борьбу с вредителями в сельском хозяйстве.

Как компьютерное зрение работает в обнаружении вредителей?

Сельскохозяйственный сектор требует постоянного мониторинга посевов, чтобы убедиться, что они здоровы и не повреждены вредителями, болезнями или факторами окружающей среды. Это означает, что фермерам приходится бороться со всем, от погодных условий до вредителей. В борьбе с вредителями традиционные методы часто оказываются недостаточными, что может привести к потерям урожая. Именно здесь на помощь могут прийти искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение, предлагая передовые решения для повседневного рабочего процесса на ферме. 

Благодаря интеграции моделей компьютерного зрения в камеры высокого разрешения фермеры могут автоматически контролировать поля, используя анализ изображений и видео в режиме реального времени для detect насекомых, оценки состояния посевов и выявления потенциальных угроз. Эти системы анализируют отснятый материал с целью выявления закономерностей и распознавания насекомых на основе предварительно обученных наборов данных.

Используя такие методы, как обнаружение объектов и классификация, компьютерное зрение может выявлять вредителей и бороться с ними гораздо эффективнее, чем когда-либо прежде. Первое предполагает обнаружение присутствия и точного местоположения вредителей на изображении или видео, а второе включает в себя классификацию выявленных вредителей по конкретным видам или типам. Вместе эти методы позволяют использовать более точные и целенаправленные стратегии борьбы с вредителями.

Учитывая это, давайте углубимся в то, как каждая из этих задач может работать при обнаружении и классификации вредителей.

Обнаружение объектов можно использовать для поиска вредителей на изображении и определения их точного местоположения. Это полезно, когда вам нужно быстро просканировать поле или теплицу и определить, где находятся вредители, чтобы правильно их обработать. Например, обнаружение объектов можно использовать для выявления областей с высокой активностью вредителей, что позволяет принимать целенаправленные меры.

‍

Классификация: После обнаружения насекомых классификация помогает точно определить, к какому виду вредителей они относятся. Например, модели компьютерного зрения, такие как YOLOv8 могут быть обучены на огромных на огромных массивах данных . для распознавания различных видов насекомых. Это поможет фермерам определить, какие пестициды более эффективны, что поможет им принимать более взвешенные решения и сократить как ущерб урожаю, так и использование химикатов.

‍

Как умные теплицы используют компьютерное зрение для раннего обнаружения вредителей

Компьютерное зрение может применяться и в небольших областях, например в теплицах. На самом деле "умные" теплицы преобразуют домашнее сельское хозяйство, используя компьютерное зрение и искусственный интеллект для тщательного наблюдения за посевами и detect вредителей в режиме реального времени. В таких теплицах вокруг растений устанавливаются камеры высокого разрешения, которые непрерывно захватывают изображения культур в режиме реального времени. Предварительно обученная модель компьютерного зрения анализирует эти изображения и способна обнаружить вредителей на ранней стадии, что позволяет фермерам принять оперативные меры, пока вредители не нанесли серьезный ущерб.

Хороший пример этого в действии показан в статье "Раннее обнаружение вредителей в теплице с помощью машинного обучения". В этой системе камеры размещены по всей теплице, а технология искусственного интеллекта используется для идентификации вредителей по изображениям. Вместо того чтобы ждать видимых признаков заражения вредителями, система может detect их, как только они появятся в поле зрения камеры. Заметив насекомое, система отправляет сигнал фермерам, помогая им остановить заражение до того, как оно распространится.

Система демонстрирует высокую точность в идентификации некоторых видов вредителей, достигая до 99% для определенных видов после обучения. Однако ей трудно распознавать вредителей, имеющих необычную форму или размер, или тех, которые расположены необычным образом. Используя эту технологию, фермеры все равно могут сократить количество используемых пестицидов, более эффективно защитить свои посевы и практиковать более устойчивое земледелие.

‍

Преимущества искусственного интеллекта в сельском хозяйстве

Компьютерное зрение вносит большой вклад в то, как фермеры борются с вредителями, предлагая большие преимущества, которые делают борьбу с вредителями проще и эффективнее. Вот два ключевых преимущества использования этой технологии в полевых условиях.

Предотвращение распространения вредителей с помощью раннего обнаружения

Компьютерное зрение может обнаружить вредителей на ранней стадии, еще до того, как они нанесут видимый ущерб. Это раннее обнаружение позволяет фермерам действовать быстро и предотвращать распространение заражения на большие площади. 

Выявляя вредителей, когда их численность еще невелика, фермеры могут сосредоточить обработку на конкретных участках, что помогает сократить общее использование пестицидов. Такой подход также может помочь защитить полезных насекомых, которые важны для здоровья сельскохозяйственных культур, и поддерживает стратегии комплексной борьбы с вредителями (IPM), делая борьбу с вредителями более эффективной и экологически безопасной.

Сокращение использования пестицидов 

Компьютерное зрение — ценный инструмент, когда речь идет о различении разных видов вредителей, даже тех, которые выглядят похоже, например, разных видов тлей или клещей. Эта точность имеет решающее значение, поскольку некоторые вредители могут быть устойчивы к определенным пестицидам, в то время как другие могут лучше реагировать на естественные методы контроля. 

Точно зная, с каким вредителем они имеют дело, фермеры могут выбрать правильный метод обработки и адаптировать использование химикатов. В долгосрочной перспективе такой целевой подход может снизить вероятность развития у вредителей устойчивости к пестицидам и помочь сохранить окружающую среду в безопасности, обеспечивая при этом эффективную борьбу с вредителями.

Проблемы ИИ в борьбе с вредителями

Несмотря на то, что обнаружение вредителей с помощью компьютерного зрения предлагает большие преимущества, все еще есть некоторые проблемы, которые необходимо решить. Давайте рассмотрим некоторые ключевые недостатки, которые могут повлиять на его производительность.

Адаптивность к различным средам

Одна из проблем использования моделей компьютерного зрения для обнаружения вредителей заключается в их адаптации к различным условиям. Сельскохозяйственные культуры могут сильно отличаться друг от друга, а вредители могут выглядеть по-разному в зависимости от растения, которое они заражают. Кроме того, условия освещения могут варьироваться — естественный солнечный свет, облачная погода или ночное освещение — все это влияет на то, насколько хорошо модель обнаруживает вредителей. Каждый из этих факторов затрудняет обеспечение точной работы модели в различных полях и условиях. В результате модели часто необходимо корректировать или переобучать для обработки этих изменений, что может занять много времени и потребовать больше данных.

Высокие вычислительные ресурсы

Использование моделей компьютерного зрения для обнаружения вредителей в реальном времени может потребовать больших вычислительных мощностей. Для эффективной работы модели, особенно на больших полях или с такими устройствами, как дроны, требуется мощное оборудование и хорошо оптимизированные системы. Это может быть проблемой в условиях открытой местности, где доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам не всегда возможен. Для обеспечения бесперебойной работы многим установкам требуются передовые устройства или облачные системы, что может увеличить стоимость и потребовать хорошего подключения к Интернету для постоянного мониторинга.

Необходимость в обширных наборах данных

Как было сказано выше, для эффективной работы архитектуры компьютерного зрения необходимо обучать. Для этого им нужны большие и разнообразные наборы данных, особенно по конкретным видам вредителей. Вредители бывают разных форм и размеров, и их внешний вид может меняться в зависимости от таких факторов, как жизненный цикл и окружающая среда. Для точного detect различных вредителей моделям требуется большой объем обучающих данных, отражающих эти различия. Создание таких наборов данных может занять много времени и потребовать участия экспертов для обеспечения точности маркировки каждого типа вредителей. Без достаточного количества данных точность модели и ее способность обобщать данные по различным типам вредителей могут быть ограничены.

Как дроны формируют будущее обнаружения вредителей

Объединение компьютерного зрения с робототехникой и дронами изменит способы мониторинга вредителей. Дроны с передовыми системами машинного зрения могут охватывать большие площади ферм, обнаруживая вредителей удаленно и автоматически. Это предоставляет фермерам данные в реальном времени, помогая им сосредоточить усилия по борьбе с вредителями там, где это необходимо больше всего. 

Отличным примером этого является исследование опубликованное IEEE, в котором дроны, оснащенные моделью компьютерного зрения, использовались для detect вредителей в режиме реального времени и планирования оптимизированных маршрутов опрыскивания пестицидами. Такой подход позволил сократить использование пестицидов и улучшить состояние урожая, продемонстрировав, как беспилотники с компьютерным зрением могут обеспечить более интеллектуальную и целенаправленную борьбу с вредителями в сельском хозяйстве.

‍

Основные выводы

Компьютерное зрение с такими моделями, как YOLOv8 , меняет подход к борьбе с вредителями в сельском хозяйстве и фермерстве. Обнаруживая вредителей на ранней стадии, фермеры могут остановить заражение до того, как оно распространится, и точно определить виды вредителей. Такая точность позволяет проводить целенаправленную обработку, сокращая использование пестицидов и поддерживая здоровые урожаи и чистую окружающую среду.

С добавлением дронов и датчиков IoT фермеры теперь могут автоматически отслеживать большие поля в режиме реального времени, что делает борьбу с вредителями более эффективной. По мере развития технологий ожидается, что будущие модели станут быстрее, точнее и даже проще в использовании, что будет способствовать более устойчивым и экологичным методам ведения сельского хозяйства.

Компания Ultralytics стремится расширить границы технологий искусственного интеллекта. Ознакомьтесь с нашими последними инновациями и передовыми решениями, посетив наш репозиторий GitHub. Присоединяйтесь к нашему активному сообществу и узнайте, как мы преобразуем такие отрасли, как самоуправляемые автомобили и производство! 🚀