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 имеет важное значение для нашего продовольственного снабжения, и исследователи постоянно ищут способы оптимизации процессов, связанных с одной ключевой проблемой: изменением климата. Поскольку глобальное потепление нарушает вегетационные периоды, а население мира растет, необходимость в разработке культур, которые могут выдерживать постоянно меняющиеся условия, очень реальна. Фенотипирование растений является ключевой частью этого исследования.
Фенотипирование растений включает в себя изучение свойств растений, таких как размер, цвет, рост и структура корней. Понимая, как растения реагируют на различные условия, мы можем определить, какие из них лучше приспособлены к засухе, жаре или бедной почве. Эти данные можно использовать для принятия решений о том, какие культуры разводить 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 изменить подход к изучению растений. Компьютерное зрение в фенотипировании растений позволяет автоматически detect 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, полученных с помощью беспилотников, наземных роботов или портативных устройств. 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 данные, такие как высота растения, площадь листьев, скорость роста и реакции на стресс, мы можем получить ценную информацию о том, как растения растут и реагируют на различные условия окружающей среды.
Данные, собранные в ходе фенотипирования растений, жизненно важны для улучшения сельскохозяйственных культур, прогнозирования урожайности и повышения устойчивости к изменению климата. 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 обычно включает ручные методы. Исследователи или опытные фермеры посещают поля, физически измеряют растения и записывают данные вручную. Несмотря на их ценность, эти методы требуют больших усилий со стороны человека. Они также могут приводить к несоответствиям, поскольку разные люди могут по-разному наблюдать и интерпретировать признаки растений.
Современное фенотипирование, или высокопроизводительное фенотипирование растений, однако, фокусируется на последовательности, точности и неразрушающем сборе данных. Мониторинг растений осуществляется с помощью передовых инструментов, таких как RGB-камеры (стандартные цветные камеры), гиперспектральные датчики (устройства, которые захватывают широкий диапазон цветовой информации, даже за пределами видимого глазу) и системы LiDAR (Light Detection and Ranging) (лазерные сканеры, которые создают подробные 3D-карты) для сбора данных с высоким разрешением, не нарушая физически растения.
В сочетании с ИИ и компьютерным зрением эти неинвазивные методы могут значительно повысить точность и согласованность фенотипирования растений.
Несмотря на фундаментальность, традиционные методы фенотипирования растений имеют ряд ограничений и проблем. Вот некоторые из их основных недостатков:
Высокопроизводительное фенотипирование растений направлено на автоматизацию фенотипирования растений, чтобы сделать измерения более точными и обеспечить согласованность. Это открывает новые возможности для сельскохозяйственных инноваций и умного земледелия.
Компьютерное зрение — это технология, которая позволяет машинам видеть и интерпретировать визуальную информацию из реального мира, подобно тому, как это делают люди. 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 несколько инновационных технологий для получения подробных изображений и видео 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 detect мелкие детали на аэрофотоснимках высокого разрешения, например кончики листьев, помогает исследователям и фермерам track стадии развития растений более точно, чем традиционные ручные методы.
Например, поддержка обнаружения объектов в YOLO11может быть использована 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 detect 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 YOLO11по 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 classify 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 detect 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 предлагает множество преимуществ, когда речь идет о 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 сельскохозяйственных культур. Одной из интересных тенденций является одновременное использование нескольких датчиков. Объединяя данные из различных источников, мы можем получить гораздо более полное и точное представление о том, что происходит с растением.
Тенденции рынка также демонстрируют растущий интерес к передовым методам фенотипирования растений. Объем мирового рынка фенотипирования растений в этом году (2025) составляет около 311,73 млн долларов США и, по прогнозам, достигнет 520,80 млн долларов США 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 дальнейшем интеграция компьютерного зрения с другими технологиями, такими как ИИ, робототехника и интеллектуальные датчики, сделает сельское хозяйство еще более интеллектуальным и эффективным. По мере развития ИИ мы приближаемся к будущему, где сможем беспрепятственно отслеживать растения, точно настраивать их рост и обеспечивать необходимый уход.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об инновациях в области ИИ. Откройте для себя последние достижения в таких областях, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в здравоохранении, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работу с компьютерным зрением уже сегодня!
