Новосибирский студент Артем Удалов создал автоматическую систему, которая умеет оценивать спелость помидоров в теплицах, а также наличие заболеваний у растений, сообщила пресс-служба Сибирского госуниверситета геосистем и технологий.
«Моей главной целью было создать решение, которое не только упростит работу аграриев, но и поможет снизить потери урожая. В планах — дальнейшее развитие модуля, чтобы он мог использоваться для ещё большего спектра сельскохозяйственных задач», — отметил Удалов.
Программный модуль с помощью компьютерного зрения и машинного обучения анализирует изображения плодов, классифицирует их по степени зрелости и даже прогнозирует оптимальные сроки сбора. В основе разработки — нейросетевые алгоритмы, система обработки изображений и удобный интерфейс для пользователей.
Сейчас степень зрелости томатов определяется «на глаз», это требует времени и не гарантирует точности. Новая система делает процесс автоматическим и исключает влияние человеческого фактора. Она позволит сократить потери урожая и повысить эффективность тепличных хозяйств, поскольку система также выявляет признаки заболеваний у растений.
Удалов планирует расширить функционал системы и адаптировать ее для других культур — огурцов, перцев и баклажанов.