Узнай, как Ultralytics YOLO11 и компьютерное зрение в фенотипировании растений можно использовать для автоматизации таких задач, как подсчет листьев, обнаружение засухи и предсказание болезней.
Сельское хозяйство играет важнейшую роль в обеспечении нас продовольствием, и исследователи постоянно ищут способы оптимизации процессов, связанных с одной ключевой проблемой: изменением климата. Учитывая, что глобальное потепление нарушает вегетационные сезоны, а население планеты растет, необходимость в разработке культур, способных противостоять постоянно меняющимся условиям окружающей среды, вполне реальна. Фенотипирование растений - ключевая часть этих исследований.
Фенотипирование растений подразумевает изучение таких свойств растений, как размер, цвет, рост и строение корней. Понимая, как растения реагируют на различные условия, мы можем определить, какие из них лучше переносят засуху, жару или бедную почву. Эти данные можно использовать для принятия решений о том, какие культуры следует разводить, чтобы повысить продуктивность сельского хозяйства.
Как правило, фенотипирование растений предполагает ручные визуальные наблюдения, что может отнимать много времени и сил. Компьютерное зрение, направление искусственного интеллекта (ИИ), может переосмыслить то, как мы изучаем растения. С помощью компьютерного зрения в фенотипировании растений мы можем автоматически обнаруживать и анализировать растения по изображениям или видео, что значительно повышает скорость, согласованность и точность.
Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 могут обрабатывать огромные объемы визуальных данных о растениях, снятых дронами, наземными роботами или портативными устройствами. Благодаря поддержке различных задач компьютерного зрения YOLO11 можно использовать для анализа различных свойств растений на изображениях и видео.
В этой статье мы подробно рассмотрим проблемы традиционного фенотипирования растений и узнаем, как модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 , способствуют развитию более умных и устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
Фенотипирование растений - это процесс наблюдения и анализа физических и биохимических характеристик растения. Собирая такие данные, как высота растения, площадь листьев, скорость роста и реакция на стресс, мы можем получить ценные сведения о том, как растения растут и реагируют на различные условия окружающей среды.
Данные, собранные с помощью фенотипирования растений, крайне важны для улучшения сельскохозяйственных культур, прогнозирования урожайности и повышения устойчивости к климатическим изменениям. Эти данные также помогают фермерам и специалистам по сельскому хозяйству выбирать наиболее эффективные сорта растений для дальнейшего выращивания или селекции.
Даже сегодня фенотипирование растений, как правило, включает в себя ручные методы. Исследователи или фермеры-эксперты посещают поля, физически измеряют растения и записывают данные вручную. Несмотря на свою ценность, эти методы требуют больших человеческих усилий. Кроме того, они могут привести к несоответствиям, так как разные люди могут по-разному наблюдать и интерпретировать признаки растений.
Однако современное фенотипирование, или высокопроизводительное фенотипирование растений, сосредоточено на последовательности, точности и неразрушающем сборе данных. Для наблюдения за растениями используются такие передовые инструменты, как RGB-камеры (стандартные цветные камеры), гиперспектральные датчики (устройства, улавливающие широкий спектр цветовой информации, даже за пределами того, что видит глаз) и системы LiDAR (Light Detection and Ranging) (лазерные сканеры, создающие подробные 3D-карты), позволяющие получать данные высокого разрешения без физического вмешательства в растения.
В сочетании с искусственным интеллектом и компьютерным зрением эти неинвазивные методы помогут значительно повысить точность и согласованность фенотипирования растений.
Несмотря на свою фундаментальность, традиционные методы фенотипирования растений имеют ряд ограничений и проблем. Вот некоторые из их ключевых недостатков:
Высокопроизводительное фенотипирование растений направлено на автоматизацию фенотипирования растений, чтобы сделать измерения более точными и сохранить последовательность действий. Это открывает новые двери для сельскохозяйственных инноваций и умного земледелия.
Компьютерное зрение - это технология, которая позволяет машинам видеть и интерпретировать визуальную информацию из реального мира, подобно тому, как это делает человек. Она включает в себя три ключевых этапа: получение изображения, его обработка и анализ.
Во-первых, получение изображений подразумевает захват визуальных данных с помощью различных датчиков, таких как камеры и дроны. Затем обработка изображений повышает их качество и четкость с помощью таких методов, как шумоподавление и цветокоррекция. Наконец, анализ изображений позволяет извлечь из них значимую информацию, используя различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация объектов. Для анализа изображений можно использовать такие модели, как YOLO11 , которые помогают решать подобные задачи.
Помимо компьютерного зрения, высокопроизводительное фенотипирование растений опирается на несколько инновационных технологий для получения детальных изображений и видеороликов растений. Вот некоторые из этих ключевых инструментов и то, как они улучшают сбор данных:
Модели компьютерного зрения постепенно используются в фенотипировании растений в широком спектре задач. От подсчета листьев до детального морфологического анализа - эти технологии меняют то, как мы понимаем и управляем здоровьем растений. Давай пройдемся по некоторым реальным приложениям, в которых такие модели, как YOLO11 , могут помочь в фенотипировании растений.
Когда модели зрения, подобные YOLO11 , интегрируются с БПЛА (беспилотными летательными аппаратами), их можно использовать для анализа различных характеристик растений в режиме реального времени. Способность YOLO11обнаруживать мелкие особенности на аэрофотоснимках высокого разрешения, например кончики листьев, помогает исследователям и фермерам отслеживать стадии развития растений более точно, чем традиционные ручные методы.
Например, поддержка обнаружения объектов в YOLO11может быть использована для определения различий между засухоустойчивыми и засухочувствительными растениями риса путем подсчета количества видимых листьев. Такие визуальные признаки, как количество листьев, часто коррелируют с более глубокими характеристиками, такими как биомасса и жизнестойкость растений.
Обнаружение и подсчет цветков - интересные аспекты фенотипирования растений, особенно в отношении культур, у которых количество цветков тесно связано с потенциалом урожайности. В частности, YOLO11 можно использовать для обнаружения различных цветочных структур. Автоматизировав процесс обнаружения цветков, фермеры и исследователи смогут быстрее принимать решения, основанные на данных, о времени опыления, распределении ресурсов и общем состоянии урожая.
Обнаружение болезней растений - важнейшая часть мониторинга состояния урожая. Используя возможности YOLO11по классификации изображений, можно классифицировать снимки сельскохозяйственных культур, чтобы выявить ранние признаки заболеваний. YOLO11 также может быть интегрирован в такие устройства, как дроны, мобильные приложения или полевые роботы, для автоматического обнаружения болезней. Это позволяет фермерам своевременно принимать меры против вспышек заболеваний, снижая потери урожая и минимизируя использование пестицидов.
Например, YOLO11 можно обучить классифицировать изображения виноградных листьев, на которых видны признаки болезни виноградной лозы. Модель обучается на помеченных примерах, охватывающих различные стадии болезни, такие как здоровые листья, слабое обесцвечивание и тяжелые симптомы. Распознавая отчетливые визуальные паттерны, такие как изменение цвета и обесцвечивание прожилок, YOLO11 помогает виноградарям обнаруживать инфекции на ранних стадиях и принимать более обоснованные решения о лечении.
Вот некоторые преимущества использования моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11 , по сравнению с традиционными методами фенотипирования растений:
Хотя компьютерное зрение дает много преимуществ, когда речь идет о фенотипировании растений, важно помнить об ограничениях, связанных с внедрением этих систем. Вот несколько ключевых проблем:
Будущее фенотипирования растений движется в сторону умных, взаимосвязанных систем, которые работают вместе, чтобы дать более четкую картину здоровья и роста культур. Одна из захватывающих тенденций - использование сразу нескольких датчиков. Объединяя данные из разных источников, мы можем получить гораздо более богатое и точное понимание того, что происходит с растением.
Тенденции рынка также свидетельствуют о растущем интересе к передовым методам фенотипирования растений. Глобальный рынок фенотипирования растений составляет около $311,73 млн в этом году (2025) и достигнет $520,80 млн к 2030 году.
Компьютерное зрение в фенотипировании растений помогает автоматизировать измерения и анализ растений. Модели ИИ со зрением, такие как YOLO11 , позволяют сократить ручной труд, добиться лучших результатов и упростить масштабный мониторинг сельскохозяйственных культур. Переход от традиционных методов к умным, управляемым технологиями системам - это значительный шаг к решению таких глобальных проблем, как изменение климата, нехватка продовольствия и устойчивое земледелие.
Если двигаться дальше, то интеграция компьютерного зрения с другими технологиями, такими как ИИ, робототехника и умные датчики, сделает сельское хозяйство еще более интеллектуальным и эффективным. По мере развития ИИ мы приближаемся к будущему, в котором сможем беспрепятственно следить за растениями, точно регулировать их рост и обеспечивать необходимый уход.
Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об инновациях в области ИИ. Открой для себя последние достижения в таких областях, как ИИ в производстве и компьютерное зрение в здравоохранении, на страницах наших решений. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования и начни работать с компьютерным зрением уже сегодня!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI