25 марта 2025 г.
Узнайте, как Ultralytics YOLO11 и компьютерное зрение в фенотипировании растений могут быть использованы для автоматизации таких задач, как подсчет листьев, обнаружение засухи и прогнозирование заболеваний.
Сельское хозяйство играет важнейшую роль в обеспечении нас продовольствием, и исследователи постоянно ищут способы оптимизации процессов, связанных с одной ключевой проблемой - изменением климата. В условиях глобального потепления, нарушающего вегетационные сезоны, и роста численности населения планеты необходимость в разработке культур, способных противостоять постоянно меняющимся условиям окружающей среды, вполне реальна. Фенотипирование растений является ключевой частью этих исследований.
Фенотипирование растений включает в себя изучение таких свойств растений, как размер, цвет, рост и строение корней. Понимая, как растения реагируют на различные условия, мы можем определить, какие из них лучше переносят засуху, жару или плохую почву. Эти данные можно использовать для принятия решений о том, какие культуры следует выводить для повышения продуктивности сельского хозяйства.
Как правило, фенотипирование растений предполагает ручное визуальное наблюдение, что может отнимать много времени и сил. Компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), может переосмыслить методы изучения растений. Компьютерное зрение в фенотипировании растений позволяет автоматически обнаруживать и анализировать растения по изображениям или видео, значительно повышая скорость, последовательность и точность.
Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут обрабатывать огромные объемы визуальных данных о растениях, снятых беспилотниками, наземными роботами или портативными устройствами. Благодаря поддержке различных задач компьютерного зрения YOLO11 можно использовать для анализа различных свойств растений на изображениях и видео.
В этой статье мы подробно рассмотрим проблемы традиционного фенотипирования растений и узнаем, как модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, способствуют более разумному и устойчивому ведению сельского хозяйства.
Фенотипирование растений - это процесс наблюдения и анализа физических и биохимических характеристик растения. Собирая такие данные, как высота растений, площадь листьев, скорость роста и реакция на стресс, мы можем получить ценные сведения о том, как растения растут и реагируют на различные условия окружающей среды.
Данные, собранные с помощью фенотипирования растений, крайне важны для улучшения сельскохозяйственных культур, прогнозирования урожайности и повышения устойчивости к климатическим изменениям. Эти данные также помогают фермерам и экспертам в области сельского хозяйства выбирать наиболее эффективные сорта растений для дальнейшего выращивания или селекции.
Даже сегодня фенотипирование растений, как правило, осуществляется вручную. Исследователи или фермеры-эксперты посещают поля, физически измеряют растения и записывают данные вручную. Несмотря на свою ценность, эти методы требуют больших человеческих усилий. Кроме того, они могут привести к несоответствиям, поскольку разные люди могут по-разному наблюдать и интерпретировать признаки растений.
Однако современное фенотипирование, или высокопроизводительное фенотипирование растений, сосредоточено на последовательности, точности и неразрушающем сборе данных. Для наблюдения за растениями используются такие передовые инструменты, как RGB-камеры (стандартные цветные камеры), гиперспектральные датчики (устройства, улавливающие широкий спектр цветовой информации, даже за пределами видимого глазом) и системы LiDAR (Light Detection and Ranging) (лазерные сканеры, создающие подробные 3D-карты), позволяющие получать данные высокого разрешения без физического вмешательства в растения.
В сочетании с искусственным интеллектом и компьютерным зрением эти неинвазивные методы могут помочь значительно повысить точность и согласованность фенотипирования растений.
Несмотря на свою фундаментальность, традиционные методы фенотипирования растений имеют ряд ограничений и проблем. Вот некоторые из их ключевых недостатков:
Высокопроизводительное фенотипирование растений направлено на автоматизацию фенотипирования растений, чтобы сделать измерения более точными и обеспечить постоянство результатов. Это открывает новые двери для сельскохозяйственных инноваций и умного земледелия.
Компьютерное зрение - это технология, позволяющая машинам видеть и интерпретировать визуальную информацию из реального мира, подобно тому, как это делает человек. Она включает в себя три ключевых этапа: получение, обработку и анализ изображений.
Во-первых, получение изображений предполагает захват визуальных данных с помощью различных датчиков, таких как камеры и беспилотники. Затем обработка изображений повышает их качество и четкость с помощью таких методов, как шумоподавление и цветокоррекция. Наконец, анализ изображений позволяет извлечь из них значимую информацию с помощью различных задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация объектов. Модели, подобные YOLO11, могут быть использованы для анализа изображений и поддержки подобных задач.
Помимо компьютерного зрения, высокопроизводительное фенотипирование растений опирается на ряд инновационных технологий для получения подробных изображений и видеороликов растений. Вот некоторые из этих ключевых инструментов и то, как они улучшают сбор данных:
Модели компьютерного зрения постепенно используются в фенотипировании растений для решения широкого круга задач. От подсчета листьев до детального морфологического анализа - эти технологии меняют наше понимание и управление здоровьем растений. Давайте рассмотрим некоторые реальные приложения, в которых такие модели, как YOLO11, могут помочь в фенотипировании растений.
Когда модели зрения, подобные YOLO11, интегрируются с БПЛА (беспилотными летательными аппаратами), их можно использовать для анализа различных характеристик растений в режиме реального времени. Способность YOLO11 обнаруживать мелкие детали на аэрофотоснимках высокого разрешения, например кончики листьев, помогает исследователям и фермерам отслеживать стадии развития растений более точно, чем традиционные ручные методы.
Например, поддержку обнаружения объектов в YOLO11 можно использовать для определения различий между засухоустойчивыми и чувствительными к засухе растениями риса путем подсчета количества видимых листьев. Визуальные признаки, такие как количество листьев, часто коррелируют с более глубокими характеристиками, такими как биомасса и устойчивость растений.
Обнаружение и подсчет цветков - интересные аспекты фенотипирования растений, особенно в отношении культур, у которых количество цветков тесно связано с потенциалом урожайности. В частности, YOLO11 можно использовать для обнаружения различных цветочных структур. Автоматизировав процесс обнаружения цветков, фермеры и исследователи смогут быстрее принимать решения, основанные на данных, о времени опыления, распределении ресурсов и общем состоянии урожая.
Обнаружение болезней растений - важнейшая часть мониторинга состояния сельскохозяйственных культур. Используя возможности YOLO11 по классификации изображений, можно классифицировать изображения сельскохозяйственных культур, чтобы выявить ранние признаки заболеваний. YOLO11 также может быть интегрирован в такие устройства, как беспилотники, мобильные приложения или полевые роботы для автоматического обнаружения болезней. Это позволяет фермерам своевременно принимать меры против вспышек заболеваний, снижая потери урожая и минимизируя использование пестицидов.
Например, YOLO11 можно обучить классифицировать изображения листьев винограда с признаками заболевания виноградной лозы. Модель обучается на основе помеченных примеров, отражающих различные стадии заболевания, такие как здоровые листья, легкое изменение цвета и тяжелые симптомы. Благодаря распознаванию таких визуальных паттернов, как изменение цвета и обесцвечивание прожилок, YOLO11 помогает виноградарям обнаружить инфекцию на ранней стадии и принять более обоснованное решение о лечении.
Вот некоторые преимущества использования моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, по сравнению с традиционными методами фенотипирования растений:
Хотя компьютерное зрение дает множество преимуществ при фенотипировании растений, важно помнить об ограничениях, связанных с внедрением этих систем. Вот несколько ключевых проблем:
Будущее фенотипирования растений движется в сторону интеллектуальных, взаимосвязанных систем, которые работают вместе, чтобы дать более четкое представление о здоровье и росте культур. Одна из интересных тенденций - использование сразу нескольких датчиков. Объединяя данные из разных источников, мы можем получить гораздо более богатое и точное представление о том, что происходит с растением.
Тенденции рынка также свидетельствуют о растущем интересе к передовым методам фенотипирования растений. Мировой рынок фенотипирования растений составляет около 311,73 млн долларов в этом году (2025) и достигнет 520,80 млн долларов к 2030 году.
Компьютерное зрение в фенотипировании растений помогает автоматизировать измерения и анализ растений. Модели искусственного зрения, подобные YOLO11, позволяют сократить ручной труд, добиться лучших результатов и упростить крупномасштабный мониторинг сельскохозяйственных культур. Переход от традиционных методов к интеллектуальным, технологичным системам - это значительный шаг к решению таких глобальных проблем, как изменение климата, нехватка продовольствия и устойчивое развитие сельского хозяйства.
В будущем интеграция компьютерного зрения с другими технологиями, такими как ИИ, робототехника и интеллектуальные датчики, сделает сельское хозяйство еще более интеллектуальным и эффективным. По мере развития искусственного интеллекта мы приближаемся к будущему, в котором мы сможем беспрепятственно следить за растениями, точно регулировать их рост и обеспечивать необходимый уход.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об инновациях в области ИИ. На страницах наших решений вы найдете информацию о последних достижениях в таких областях, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в здравоохранении. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работать с компьютерным зрением уже сегодня!
.webp)