Учёные Национального исследовательского технологического университета «МИСИС» разработали алгоритм искусственного интеллекта, распознающий болезни растений по фотографиям листьев. Точность модели превысила 93% на использованном экспериментальном наборе данных — против 87,5% у базового подхода.
Алгоритм получил название HiP²-Net. Он анализирует изображение листа и ориентируется на характерные признаки поражения — прожилки, пятна и повреждённые участки ткани. Для повышения качества распознавания система использует информацию о «зелёности» изображения, что помогает точнее выделять ткани листа на снимке.
При обучении модели исследователи применяли аугментацию данных и имитацию очагов поражения, что позволило расширить обучающую выборку и повысить устойчивость алгоритма к разнообразным условиям съёмки. Разработчики отмечают, что решение способно определять признаки заболеваний на ранних стадиях, когда своевременная обработка ещё может предотвратить распространение инфекции.
По замыслу авторов, технология может лечь в основу мобильных приложений для фермеров и садоводов, а также облачных сервисов мониторинга посадок и систем цифрового земледелия. Быстрая диагностика по фотографии особенно востребована в плодово-ягодном садоводстве, где болезни листьев и плодов способны существенно снизить урожай.
По материалам открытых источников. Подготовлено редакцией bozos.ru.
