Phát hiện đối tượng để kiểm soát dịch hại

Hàng năm, gần 40% mùa màng toàn cầu bị mất do sâu bệnh và dịch bệnh, làm nổi bật những thách thức nghiêm trọng mà nông dân trên toàn thế giới phải đối mặt. Các phương pháp phát hiện sâu bệnh truyền thống như trinh sát thủ công và bẫy dính thường không phát hiện được sự xâm nhập đủ sớm, dẫn đến thiệt hại nhiều hơn, đe dọa nguồn cung cấp thực phẩm và tăng cường sử dụng thuốc trừ sâu, có thể gây hại cho cả môi trường và sức khỏe con người. Quản lý dịch hại bằng AI cung cấp một giải pháp đầy hứa hẹn bằng cách cung cấp khả năng phát hiện sớm và các phương pháp điều trị có mục tiêu hơn.

Để giải quyết những thách thức này, ngành nông nghiệp đang áp dụng các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính trong nông nghiệp để chuyển đổi cách phát hiện và quản lý sâu bệnh. Các mô hình phát hiện vật thể tiên tiến như Ultralytics YOLOv8 sử dụng kiến trúc AI để giúp nông dân xác định sâu bệnh chính xác hơn, cho phép họ bảo vệ mùa màng tốt hơn.

Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính đóng vai trò trong việc phát hiện sâu bệnh và cách sử dụng các mô hình như YOLOv8 có thể mang lại những đổi mới trong nông nghiệp. Chúng tôi sẽ đề cập đến những lợi ích, thách thức và tương lai của việc quản lý dịch hại trong nông nghiệp.

Thị giác máy tính hoạt động như thế nào trong việc phát hiện sâu bệnh?

Ngành nông nghiệp đòi hỏi phải theo dõi liên tục cây trồng để đảm bảo chúng khỏe mạnh và không bị sâu bệnh, dịch bệnh hoặc các yếu tố môi trường gây hại. Điều này cho thấy nông dân phải chiến đấu với mọi thứ, từ điều kiện thời tiết đến sâu bệnh. Trong cuộc chiến chống lại sâu bệnh, các phương pháp truyền thống thường không hiệu quả, điều này có thể dẫn đến mất mùa. Đây là nơi trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính có thể can thiệp, mang lại các giải pháp tiên tiến cho quy trình làm việc hàng ngày trong một trang trại. 

Bằng cách tích hợp các mô hình thị giác máy tính vào các camera có độ phân giải cao, nông dân có thể tự động theo dõi các cánh đồng, sử dụng phân tích hình ảnh và video theo thời gian thực để detect côn trùng, đánh giá sức khỏe cây trồng và xác định các mối đe dọa tiềm ẩn. Các hệ thống này phân tích cảnh quay để phát hiện các mẫu hình, nhận dạng côn trùng dựa trên các tập dữ liệu đã được đào tạo trước đó.

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phát hiện đối tượng và phân loại, thị giác máy tính có thể xác định và quản lý sâu bệnh hiệu quả hơn bao giờ hết. Kỹ thuật phát hiện đối tượng liên quan đến việc phát hiện sự hiện diện và vị trí chính xác của sâu bệnh trong một hình ảnh hoặc video, trong khi kỹ thuật phân loại liên quan đến việc phân loại các loài sâu bệnh đã được xác định thành các loài hoặc loại cụ thể. Cùng với nhau, các kỹ thuật này cho phép các chiến lược quản lý dịch hại chính xác và có mục tiêu hơn.

Hãy cùng đi sâu hơn vào cách mỗi tác vụ này có thể hoạt động trong việc phát hiện và phân loại sâu bệnh.

Phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để tìm sâu bệnh trong một hình ảnh và xác định vị trí chính xác của chúng. Nó hữu ích khi bạn cần nhanh chóng quét một cánh đồng hoặc nhà kính và xác định vị trí sâu bệnh để xử lý chúng đúng cách. Ví dụ: phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để phát hiện các khu vực có hoạt động sâu bệnh cao, cho phép hành động có mục tiêu.

‍

Phân loại : Sau khi phát hiện côn trùng, việc phân loại giúp xác định chính xác chúng là loài gây hại nào. Ví dụ, các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn để nhận dạng các loài côn trùng khác nhau. Điều này sẽ giúp nông dân xác định loại thuốc trừ sâu nào hiệu quả hơn, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và giảm thiểu thiệt hại mùa màng cũng như việc sử dụng hóa chất.

‍

Cách nhà kính thông minh sử dụng thị giác máy tính để phát hiện sâu bệnh sớm

Thị giác máy tính cũng có thể được áp dụng trong các khu vực nhỏ hơn như nhà kính. Trên thực tế, nhà kính thông minh đang chuyển đổi ngành nông nghiệp tại nhà bằng cách sử dụng thị giác máy tính và AI để theo dõi chặt chẽ cây trồng và detect sâu bệnh theo thời gian thực. Trong những nhà kính này, camera độ phân giải cao được lắp đặt xung quanh cây trồng, liên tục ghi lại hình ảnh thời gian thực của cây trồng. Mô hình thị giác máy tính được đào tạo trước sẽ phân tích những hình ảnh này và có khả năng phát hiện sâu bệnh sớm, cho phép nông dân hành động nhanh chóng trước khi chúng gây ra thiệt hại nghiêm trọng.

Một ví dụ điển hình về điều này được thể hiện trong nghiên cứu " Phát hiện sớm sâu bệnh trong nhà kính bằng công nghệ học máy " . Trong hệ thống này, camera được đặt khắp nhà kính và công nghệ AI được sử dụng để xác định sâu bệnh từ hình ảnh. Thay vì chờ đợi các dấu hiệu xâm nhập của sâu bệnh có thể nhìn thấy được, hệ thống có thể detect ngay khi chúng xuất hiện trong tầm nhìn của camera. Khi phát hiện côn trùng, nó sẽ gửi cảnh báo đến nông dân, giúp họ ngăn chặn sự xâm nhập trước khi chúng lây lan.

Hệ thống thể hiện độ chính xác cao trong việc xác định một số loại sâu bệnh, đạt tối đa 99% đối với một số loài nhất định sau khi huấn luyện. Tuy nhiên, nó gặp khó khăn trong việc nhận ra những loài sâu bệnh có hình dạng hoặc kích thước bất thường, hoặc những loài có vị trí bất thường. Bằng cách sử dụng công nghệ này, nông dân vẫn có thể giảm lượng thuốc trừ sâu mà họ sử dụng, bảo vệ cây trồng của họ hiệu quả hơn và thực hành canh tác bền vững hơn.

‍

Lợi ích của AI trong nông nghiệp

Thị giác máy tính đang tạo ra một sự khác biệt lớn trong cách nông dân đối phó với sâu bệnh, mang lại một số lợi thế lớn giúp việc kiểm soát sâu bệnh trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Dưới đây là hai lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ này trong lĩnh vực này.

Ngăn chặn sự lây lan của sâu bệnh bằng cách phát hiện sớm

Thị giác máy tính (Computer Vision) có thể phát hiện sâu bệnh sớm, ngay cả trước khi chúng gây ra thiệt hại có thể nhìn thấy được. Việc phát hiện sớm này cho phép nông dân hành động nhanh chóng và ngăn chặn sự lây lan của dịch bệnh trên diện rộng. 

Bằng cách phát hiện sâu bệnh khi số lượng của chúng còn thấp, nông dân có thể tập trung xử lý trên các khu vực cụ thể, giúp giảm việc sử dụng thuốc trừ sâu trên diện rộng. Cách tiếp cận này cũng có thể giúp bảo vệ các loài côn trùng có lợi, vốn rất quan trọng đối với sự phát triển của cây trồng, đồng thời hỗ trợ các chiến lược Quản lý dịch hại tổng hợp (IPM), giúp việc kiểm soát dịch hại hiệu quả hơn và thân thiện với môi trường.

Giảm sử dụng thuốc trừ sâu 

Thị giác máy tính là một công cụ giá trị trong việc phân biệt các loài sâu bệnh khác nhau, ngay cả những loài trông tương tự nhau, chẳng hạn như các loại rệp hoặc nhện khác nhau. Độ chính xác này rất quan trọng vì một số loài sâu bệnh có thể kháng một số loại thuốc trừ sâu nhất định, trong khi những loài khác có thể phản ứng tốt hơn với các phương pháp kiểm soát tự nhiên. 

Bằng cách biết chính xác loại sâu bệnh mà họ đang đối phó, nông dân có thể chọn đúng phương pháp xử lý và điều chỉnh việc sử dụng hóa chất. Về lâu dài, cách tiếp cận có mục tiêu này có thể làm giảm khả năng sâu bệnh phát triển khả năng kháng thuốc trừ sâu và giúp giữ cho môi trường an toàn hơn, đồng thời đảm bảo kiểm soát dịch hại hiệu quả.

Những thách thức của AI trong kiểm soát dịch hại

Mặc dù việc phát hiện dịch hại bằng thị giác máy tính mang lại những lợi thế lớn, nhưng vẫn còn một số thách thức cần được giải quyết. Hãy cùng xem xét một số hạn chế chính có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của nó.

Khả năng thích ứng với các môi trường khác nhau

Một thách thức khi sử dụng mô hình thị giác máy tính để phát hiện dịch hại là khả năng điều chỉnh chúng để hoạt động tốt trong các môi trường khác nhau. Cây trồng có thể trông rất khác nhau và sâu bệnh có thể xuất hiện khác nhau tùy thuộc vào loại cây mà chúng gây hại. Hơn nữa, điều kiện ánh sáng có thể khác nhau—ánh sáng mặt trời tự nhiên, thời tiết nhiều mây hoặc ánh sáng ban đêm đều ảnh hưởng đến khả năng mô hình phát hiện sâu bệnh. Mỗi yếu tố này gây khó khăn cho việc đảm bảo mô hình hoạt động chính xác trên các cánh đồng và điều kiện khác nhau. Do đó, các mô hình thường cần được điều chỉnh hoặc đào tạo lại để xử lý những thay đổi này, điều này có thể tốn thời gian và đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn.

Nguồn tài nguyên tính toán lớn

Việc sử dụng các mô hình thị giác máy tính để phát hiện dịch hại theo thời gian thực có thể đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán. Để mô hình chạy hiệu quả—đặc biệt là ở các cánh đồng lớn hoặc với các thiết bị như máy bay không người lái (drone)—nó đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và các hệ thống được tối ưu hóa tốt. Đây có thể là một thách thức trong môi trường ngoài trời, nơi không phải lúc nào cũng có sẵn các tài nguyên tính toán cao. Để mọi thứ hoạt động trơn tru, nhiều thiết lập cần các thiết bị tiên tiến hoặc hệ thống cloud (điện toán đám mây), điều này có thể làm tăng chi phí và yêu cầu kết nối internet tốt để theo dõi liên tục.

Nhu cầu về bộ dữ liệu mở rộng

Như đã thấy ở trên, kiến trúc thị giác máy tính cần được đào tạo để hoạt động hiệu quả. Để làm được điều này, chúng cần các tập dữ liệu lớn và đa dạng, đặc biệt là cho các loài gây hại cụ thể. Sâu bệnh có nhiều hình dạng và kích thước, và hình dạng của chúng có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố như giai đoạn sống và môi trường. Để chính xác detect Với các loài gây hại khác nhau, các mô hình cần dữ liệu đào tạo mở rộng để nắm bắt những biến thể này. Việc xây dựng các tập dữ liệu này có thể tốn thời gian và cần sự tham gia của chuyên gia để đảm bảo việc dán nhãn chính xác. của từng loại sâu bệnh. Nếu không có đủ dữ liệu, độ chính xác và khả năng khái quát hóa của mô hình trên các loại sâu bệnh khác nhau có thể bị hạn chế.

Máy bay không người lái (drone) đang định hình tương lai của việc phát hiện dịch hại như thế nào

Việc kết hợp Thị giác máy tính với robotics (ngành robot) và máy bay không người lái (drone) được thiết lập để thay đổi cách theo dõi dịch hại. Máy bay không người lái (drone) với các hệ thống thị giác tiên tiến có thể bao phủ các khu vực trang trại rộng lớn, phát hiện dịch hại từ xa và tự động. Điều này cung cấp cho nông dân dữ liệu theo thời gian thực để giúp họ tập trung nỗ lực kiểm soát dịch hại ở những nơi cần thiết nhất. 

Một ví dụ tuyệt vời về điều này là một nghiên cứu được công bố bởi IEEE, trong đó máy bay không người lái được trang bị mô hình thị giác máy tính đã được sử dụng để detect sâu bệnh theo thời gian thực và lập kế hoạch tối ưu hóa lộ trình phun thuốc trừ sâu. Phương pháp này giúp giảm thiểu việc sử dụng thuốc trừ sâu và cải thiện sức khỏe cây trồng, chứng minh máy bay không người lái tích hợp Thị giác Máy tính có thể kiểm soát sâu bệnh thông minh hơn, chính xác hơn trong nông nghiệp.

‍

Những điều cần nhớ

Tầm nhìn máy tính tổng thể với các mô hình như YOLOv8 đang thay đổi cách thức kiểm soát dịch hại trong nông nghiệp và trồng trọt. Bằng cách phát hiện sớm dịch hại, nông dân có thể ngăn chặn sự xâm nhập trước khi chúng lây lan và xác định chính xác các loài dịch hại. Độ chính xác này cho phép xử lý đúng mục tiêu, giảm thiểu việc sử dụng thuốc trừ sâu và hỗ trợ cây trồng khỏe mạnh hơn cũng như môi trường trong sạch hơn.

Với việc bổ sung máy bay không người lái (drone) và cảm biến IoT, nông dân giờ đây có thể tự động theo dõi các cánh đồng lớn trong thời gian thực, giúp việc quản lý dịch hại hiệu quả hơn. Khi công nghệ tiến bộ, các mô hình trong tương lai dự kiến sẽ nhanh hơn, chính xác hơn và thậm chí dễ sử dụng hơn, góp phần vào các hoạt động canh tác bền vững và thân thiện với môi trường hơn.

Tại Ultralytics , chúng tôi cam kết mở rộng ranh giới của công nghệ AI. Khám phá những đổi mới và giải pháp tiên tiến nhất của chúng tôi bằng cách truy cập kho lưu trữ GitHub . Tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi và khám phá cách chúng tôi đang chuyển đổi các ngành công nghiệp như xe tự lái và sản xuất ! 🚀