Обнаружение объектов для борьбы с вредителями

Мостафа Ибрагим

4 мин. чтения

18 сентября 2024 г.

Узнайте, как Ultralytics YOLOv8 может улучшить ИИ для обнаружения вредителей в сельском хозяйстве, защитить урожай и свести к минимуму сельскохозяйственные потери.

Каждый год почти 40% Ежегодно около 40% урожая во всем мире погибает от вредителей и болезней, что свидетельствует о серьезных проблемах, с которыми сталкиваются фермеры во всем мире. Традиционные методы обнаружения вредителей, такие как ручная разведка и липкие ловушки, часто не позволяют выявить очаги заражения на ранних стадиях, что приводит к увеличению ущерба, угрожает запасам продовольствия и увеличивает использование пестицидов, которые могут нанести вред как окружающей среде, так и здоровью человека. Борьба с вредителями с помощью искусственного интеллекта предлагает многообещающее решение, обеспечивая раннее обнаружение и более целенаправленную обработку.

Для решения этих проблем сельскохозяйственная отрасль внедряет передовые технологии, такие как компьютерное зрение в сельском хозяйстве, чтобы изменить методы обнаружения и борьбы с вредителями. обнаружение объектов такие модели, как Ultralytics YOLOv8 используют архитектуру искусственного интеллекта, чтобы помочь фермерам более точно определять вредителей, что позволяет им лучше защищать свои посевы.

В этом блоге мы рассмотрим, как компьютерное зрение играет роль в обнаружении вредителей и как использование таких моделей, как YOLOv8, может принести инновации в сельское хозяйство. Мы расскажем о преимуществах, проблемах и о том, какое будущее ждет борьбу с вредителями в сельском хозяйстве.

Как компьютерное зрение работает при обнаружении вредителей?

Сельскохозяйственный сектор требует постоянного контроля за посевами, чтобы убедиться, что они здоровы и не повреждены вредителями, болезнями или факторами окружающей среды. Фермерам приходится бороться с самыми разными факторами - от погодных условий до вредителей. В борьбе с вредителями традиционные методы часто оказываются неэффективными, что может привести к потере урожая. Именно здесь на помощь приходят искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение, которые могут предложить самые современные решения для ежедневного рабочего процесса на ферме. 

Благодаря интеграции моделей компьютерного зрения в камеры высокого разрешения фермеры могут автоматически контролировать поля, используя анализ изображений и видео в режиме реального времени для обнаружения насекомых, оценки состояния посевов и выявления потенциальных угроз. Эти системы анализируют отснятый материал с целью выявления закономерностей и распознавания насекомых на основе предварительно обученных наборов данных.

Используя такие техники, как обнаружение объектов и классификациякомпьютерное зрение позволяет выявлять вредителей и бороться с ними гораздо эффективнее, чем когда-либо прежде. Первый метод подразумевает обнаружение присутствия и точного местоположения вредителей на изображении или видео, а второй - классификацию выявленных вредителей на определенные виды или типы. В совокупности эти методы позволяют разрабатывать более точные и целенаправленные стратегии борьбы с вредителями.

После этого давайте подробнее рассмотрим, как каждая из этих задач может помочь в обнаружении и классификации вредителей.

Функция обнаружения объектов может использоваться для поиска вредителей на изображении и определения их точного местоположения. Это полезно, когда нужно быстро просканировать поле или теплицу и определить, где находятся вредители, чтобы правильно их обработать. Например, обнаружение объектов может использоваться для выявления зон с высокой активностью вредителей, что позволяет принимать целенаправленные меры.

__wf_reserved_inherit
Рис. 1. Ultralytics YOLOv8 обнаруживает вредителей на изображении.

Классификация: После обнаружения насекомых классификация помогает точно определить, к какому виду вредителей они относятся. Например, модели компьютерного зрения, такие как YOLOv8 могут быть обучены на огромных на огромных массивах данных . для распознавания различных видов насекомых. Это поможет фермерам определить, какие пестициды более эффективны, что поможет им принимать более взвешенные решения и сократить как ущерб урожаю, так и использование химикатов.

__wf_reserved_inherit
Рис. 2. Ultralytics YOLOv8 классифицирует вредителей на изображении.

Как умные теплицы используют компьютерное зрение для раннего обнаружения вредителей

Компьютерное зрение может применяться и в небольших областях, например в теплицах. На самом деле "умные" теплицы преобразуют домашнее сельское хозяйство, используя компьютерное зрение и искусственный интеллект для тщательного наблюдения за посевами и обнаружения вредителей в режиме реального времени. В таких теплицах вокруг растений устанавливаются камеры высокого разрешения, которые непрерывно захватывают изображения культур в режиме реального времени. Предварительно обученная модель компьютерного зрения анализирует эти изображения и способна обнаружить вредителей на ранней стадии, что позволяет фермерам принять оперативные меры, пока вредители не нанесли серьезный ущерб.

Хороший пример этого в действии показан в статье "Раннее обнаружение вредителей в теплице с помощью машинного обучения". В этой системе камеры размещены по всей теплице, а технология искусственного интеллекта используется для идентификации вредителей по изображениям. Вместо того чтобы ждать видимых признаков заражения вредителями, система может обнаружить их, как только они появятся в поле зрения камеры. Заметив насекомое, система отправляет сигнал фермерам, помогая им остановить заражение до того, как оно распространится.

Система демонстрирует высокую точность идентификации некоторых видов вредителей, достигающую 99% для некоторых видов после обучения. Однако она с трудом распознает вредителей необычных форм и размеров, а также тех, кто расположен нестандартным образом. Используя эту технологию, фермеры могут сократить количество используемых пестицидов, более эффективно защищать свои посевы и вести более устойчивое сельское хозяйство.

__wf_reserved_inherit
Рис. 3. Предварительно обученная модель YOLOv8, обнаруживающая и классифицирующая жуков с помощью баллов доверия. Изображение от автора.

Преимущества искусственного интеллекта в сельском хозяйстве

Компьютерное зрение существенно меняет методы борьбы фермеров с вредителями, предлагая ряд преимуществ, которые делают борьбу с вредителями проще и эффективнее. Вот два ключевых преимущества использования этой технологии в полевых условиях.

Предотвращение распространения вредителей с помощью раннего обнаружения

Компьютерное зрение позволяет обнаружить вредителей на ранней стадии, еще до того, как они нанесут видимый ущерб. Такое раннее обнаружение позволяет фермерам действовать быстро и предотвратить распространение вредителей на большие площади. 

Вылавливая вредителей, когда их численность еще невелика, фермеры могут сосредоточить обработку на конкретных участках, что позволяет сократить общее использование пестицидов. Такой подход также помогает защитить полезных насекомых, которые важны для здоровых культур, и поддерживает стратегии интегрированной борьбы с вредителями (IPM), делая борьбу с вредителями более эффективной и экологичной.

Сокращение использования пестицидов 

Компьютерное зрение - ценный инструмент, позволяющий различать разные виды вредителей, даже те, которые выглядят одинаково, например разные виды тли или клещей. Такая точность крайне важна, поскольку некоторые вредители могут быть устойчивы к определенным пестицидам, а другие лучше реагируют на естественные методы борьбы. 

Точно зная, с каким вредителем они имеют дело, фермеры могут выбрать правильную обработку и адаптировать использование химикатов. В долгосрочной перспективе такой целенаправленный подход снижает вероятность развития у вредителей устойчивости к пестицидам и помогает сохранить окружающую среду в безопасности, обеспечивая эффективную борьбу с вредителями.

Проблемы ИИ в борьбе с вредителями

Несмотря на то, что обнаружение вредителей с помощью компьютерного зрения обладает большими преимуществами, все же существуют некоторые проблемы, которые необходимо решить. Давайте рассмотрим некоторые ключевые недостатки, которые могут повлиять на его эффективность.

Адаптация к различным условиям

Одна из проблем использования моделей компьютерного зрения для обнаружения вредителей - адаптация их к работе в различных условиях. Сельскохозяйственные культуры могут сильно отличаться друг от друга, а вредители могут выглядеть по-разному в зависимости от растения, которое они поражают. Кроме того, условия освещения могут быть разными: естественный солнечный свет, пасмурная погода или ночное освещение - все это влияет на то, насколько хорошо модель обнаруживает вредителей. Каждый из этих факторов усложняет задачу обеспечения точной работы модели на разных полях и в разных условиях. В результате модели часто приходится корректировать или переучивать с учетом этих изменений, что может занять много времени и потребовать большего объема данных.

Большие вычислительные ресурсы

Использование моделей компьютерного зрения для обнаружения вредителей в режиме реального времени может потребовать значительных вычислительных мощностей. Чтобы модель работала эффективно - особенно на больших полях или с помощью таких устройств, как беспилотники-для этого необходимо мощное оборудование и хорошо оптимизированные системы. Это может быть сложной задачей в условиях открытого пространства, где не всегда есть доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам. Для обеспечения бесперебойной работы многих систем требуются современные устройства или облачные Для обеспечения бесперебойной работы многие системы нуждаются в передовых устройствах или облачных системах, которые могут увеличить стоимость и требуют хорошего интернет-соединения для постоянного мониторинга.

Потребность в обширных массивах данных

Как было сказано выше, для эффективной работы архитектуры компьютерного зрения необходимо обучать. Для этого им нужны большие и разнообразные наборы данных, особенно по конкретным видам вредителей. Вредители бывают разных форм и размеров, и их внешний вид может меняться в зависимости от таких факторов, как жизненный цикл и окружающая среда. Для точного обнаружения различных вредителей моделям требуется большой объем обучающих данных, отражающих эти различия. Создание таких наборов данных может занять много времени и потребовать участия экспертов для обеспечения точности маркировки каждого вида вредителей. Без достаточного количества данных точность модели и ее способность к обобщению для разных типов вредителей могут быть ограничены.

Как беспилотники формируют будущее обнаружения вредителей

Сочетание компьютерного зрения и робототехникой и беспилотниками изменит способы мониторинга вредителей. Дроны с усовершенствованными системами технического зрения могут покрывать большие площади ферм, обнаруживая вредителей дистанционно и автоматически. Это позволяет фермерам получать данные в режиме реального времени и направлять усилия по борьбе с вредителями туда, где они нужнее всего. 

Отличным примером этого является исследование опубликованное IEEE, в котором дроны, оснащенные моделью компьютерного зрения, использовались для обнаружения вредителей в режиме реального времени и планирования оптимизированных маршрутов опрыскивания пестицидами. Такой подход позволил сократить использование пестицидов и улучшить состояние урожая, продемонстрировав, как беспилотники с компьютерным зрением могут обеспечить более интеллектуальную и целенаправленную борьбу с вредителями в сельском хозяйстве.

__wf_reserved_inherit
Рис. 6. Дроны, оснащенные передовыми системами видения.

Основные выводы

Компьютерное зрение с такими моделями, как YOLOv8, меняет подход к борьбе с вредителями в сельском хозяйстве и фермерстве. Обнаруживая вредителей на ранней стадии, фермеры могут остановить заражение до того, как оно распространится, и точно определить виды вредителей. Такая точность позволяет проводить целенаправленную обработку, сокращая использование пестицидов и поддерживая здоровые урожаи и чистую окружающую среду.

Благодаря использованию беспилотников и датчиков IoT фермеры теперь могут автоматически контролировать большие поля в режиме реального времени, что делает борьбу с вредителями более эффективной. По мере развития технологий ожидается, что будущие модели станут быстрее, точнее и даже проще в использовании, что будет способствовать более устойчивому развитию и экологически чистых методов ведения сельского хозяйства.

Компания Ultralytics стремится расширить границы технологий искусственного интеллекта. Ознакомьтесь с нашими последними инновациями и передовыми решениями, посетив наш репозиторий GitHub. Присоединяйтесь к нашему активному сообществу и узнайте, как мы преобразуем такие отрасли, как самоуправляемые автомобили и производство! 🚀

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена