अल्ताई स्टेट एग्रिरियन युनिभर्सिटीका वैज्ञानिकहरू र फाइटोपाथोलोजीको अखिल-रूसी अनुसन्धान संस्थानले संयुक्त परियोजनाको कार्यान्वयन जारी राख्छ "प्राविधिक दृष्टि र संक्रमणको लागि बुद्धिमान प्रणालीहरू प्रयोग गरेर खेतहरूमा रोग, कीट र झारको समयमै पत्ता लगाउने विधिहरूको विकास। फरक मात्रामा कीटनाशकहरूको परिचय", रिपोर्टहरू अल्ताई राज्य कृषि विश्वविद्यालय को प्रेस सेवा.
परियोजना योजना अनुसार वैज्ञानिकहरूले डिजिटल मल्टिस्पेक्ट्रल र हाइपरस्पेक्ट्रल क्यामेरा र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स एल्गोरिदम प्रयोग गरी बालीमा कीरा, रोग र झारपातको जमिन र टाढाबाट पत्ता लगाउने विधि र प्रविधिहरू विकास गर्नेछन्।
परियोजनाको कार्यान्वयनमा संलग्न अल्ताई राज्य कृषि विश्वविद्यालयका वैज्ञानिकहरूको टोली प्राविधिक विज्ञानका डाक्टर, प्रोफेसर, कृषि मेसिनरी र टेक्नोलोजी विभागका प्रमुख भ्लादिमिर बेल्याएभको नेतृत्वमा छन्।
परियोजनाको कार्यान्वयनको मुख्य चरण ट्र्याकको समानान्तर रेकर्डिङको साथ, फसलहरूमा विभिन्न उचाइहरूमा काम गर्ने क्षमताको साथ उच्च रिजोलुसन इमेजिङ (मिलिमिटर स्केलमा) को साथ ठाडो अप्टिकल सेन्सर प्रणालीको डिजाइनको फिल्ड परीक्षण थियो। र सर्ने क्रममा सर्वेक्षण बिन्दुहरूको समन्वय। यो प्रयोग AGAU को औद्योगिक साझेदारको खेतमा भएको थियो - अल्ताई क्षेत्रको Kalmansky जिल्लाको फार्म LLC "Leo", Gratsia किस्मको सोयाबीन बालीहरूमा। प्रयोगमा सहभागी हुन फाइटोप्याथोलोजी अनुसन्धान संस्थानका वैज्ञानिकहरू बर्नौल पुगेका थिए । सोफिया झेलेजोवा र पीएचडी, शोधकर्ता Evgenia Stepanova।
प्रणालीलाई ट्रेल गरिएको स्प्रेयरको बूममा माउन्ट गर्न सकिन्छ र, सतहमा विभिन्न कोणहरूमा 15 किमी/घन्टाको गतिमा सर्दा, बालीहरूमा हानिकारक वस्तुहरू र झारपातहरूको उपस्थितिको मूल्याङ्कन गर्न भिडियो रेकर्ड गर्नुहोस् र स्पेक्ट्रल पुस्तकालय जम्मा गर्नुहोस्। हानिकारक वस्तुहरूको छविहरू।
"अल्ताई राज्य कृषि विश्वविद्यालयका वैज्ञानिकहरूको कार्य समूहको कार्यहरू मध्ये एक विश्वव्यापी क्यामेरा माउन्टिङ प्रणालीको विकास हो र यसको एकीकरण एक GPS रिसीभरसँग फिल्डमा काम गर्नको लागि ट्र्याक र शूटिंग बिन्दुहरूको निर्देशांक रेकर्ड गर्ने क्षमताको साथ हो। चलिरहेको बेला। विशेष गरी, हामीले प्रयोगात्मक रूपमा इष्टतम क्यामेरा कोण र माउन्टिङ उचाइ, चाल गति, सबैभन्दा प्रभावकारी शूटिंग प्यारामिटरहरू, आदि निर्धारण गर्नुपर्छ। अब परिणामहरू प्रक्रिया र मस्कोका सहकर्मीहरूले विश्लेषण गर्न आवश्यक छ, "भ्लादिमीर बेल्याएभले परीक्षणको प्रारम्भिक नतिजाहरूमा टिप्पणी गरे।
परियोजनाको अर्को चरण तस्बिरहरूमा लक्षित वस्तुहरू (रोग, कीटहरू र झारहरू) वर्गीकरण गर्न न्यूरल नेटवर्कहरू प्रयोग गरेर प्रयोगशाला र क्षेत्र परिस्थितिहरूमा क्यामेराहरूद्वारा प्राप्त छविहरू प्रशोधन गर्न एल्गोरिदमहरूको विकास हुनेछ।
बाली सर्वेक्षणको नतिजाको आधारमा बालीमा हानिकारक जीवहरूको स्थानिय वितरणको नक्सा निर्माण गरिनेछ।
“बालीको जमिन र रिमोट सर्वेक्षणको नतिजा र हानिकारक वस्तुहरूको स्थानिय वितरणको नक्साको आधारमा, फरक मात्रामा कीटनाशकहरूको प्रयोगको लागि निर्णय गर्ने एल्गोरिथ्म विकास गर्ने योजना छ। अर्को, एक प्रिस्क्रिप्शन फाइल वा स्प्रेइङ टास्क कार्ड स्प्रेयरको अन-बोर्ड कम्प्युटरसँग मिल्दो ढाँचामा सिर्जना गरिनेछ।, - Sofya Zhelezova बताउँछ।
फरक मात्रामा विषादी छर्कने बालीलाई स्वीकृति दिने र सम्पूर्ण क्षेत्रफलमा एउटै मात्रामा परम्परागत स्प्रेको तुलनामा छर्ने यो विधिको प्रारम्भिक आर्थिक मूल्याङ्कन नै परियोजनाको अन्तिम कार्य हो, वैज्ञानिकहरू थप्छन्।