Даследчыкі штата Пенсільванія распрацавалі сістэму машыннага зроку, здольную вызначаць месцазнаходжанне і ідэнтыфікацыю кветак каралеўскай яблыні ў гронках кветак на дрэвах у фруктовых садах, што з'яўляецца важным раннім крокам у распрацоўцы рабатызаванай сістэмы апылення - у першым у сваім родзе даследаванні .
Кветкі яблыні растуць групамі з чатырох-шасці кветак, прымацаваных да галінак, а цэнтральная кветка вядомая як каралеўская кветка. Гэтая кветка раскрываецца першай у гронцы і звычайна дае самы вялікі плод. Такім чынам, гэта ключавая мэта рабатызаванай сістэмы апылення, лічыць даследчык Лонг Хэ, дацэнт кафедры сельскай гаспадаркі і біялагічная інжынерыя.
Ураджайнасць яблыні традыцыйна залежыць ад апылення насякомымі. Аднак дадзеныя сведчаць аб тым, што паслугі па апыленні як ад хатніх меданосных пчол, так і ад дзікіх апыляльнікаў не адпавядаюць расце патрабаванням, адзначыў ён. Дзякуючы засмучэнне калапсу калоніі, мядовыя пчолы ва ўсім свеце гінуць з пагрозлівай хуткасцю. У выніку вытворцам патрэбныя альтэрнатыўныя спосабы апылення.
Гэта апошняе даследаванне, праведзенае даследчай групай Хэ ў каледжы сельскагаспадарчых навук, якая займаецца распрацоўкай рабатызаваных сістэм для выканання працаёмкіх сельскагаспадарчых задач, такіх як збор грыбоў, абразанне яблынь і прарэджванне зялёных пладоў. Асноўнай мэтай гэтага праекта, растлумачыў ён, была распрацоўка сістэмы зроку на аснове глыбокага навучання, якая магла б дакладна ідэнтыфікаваць і вызначаць месцазнаходжанне каралеўскіх кветак у кронах дрэў.
«Мы лічым, што гэты вынік дасць базавую інфармацыю для рабатызаванай сістэмы апылення, якая прывядзе да эфектыўнага і ўзнаўляльнага апылення яблыкаў для максімальнага павелічэння ўраджаю высакаякасных пладоў», — сказаў ён. «У Пенсільваніі мы ўсё яшчэ можам спадзявацца на пчол для апылення яблыневых культур, але ў іншых рэгіёнах, дзе гібель пчол была больш сур'ёзнай, вытворцам можа спатрэбіцца гэтая тэхналогія раней, чым пазней».
Сіньян Му, дактарант кафедры сельскагаспадарчай біялагічнай інжынерыі, узначаліў даследаванне каралеўскай кветкі. Му выкарыстаў Mask R-CNN - папулярную камп'ютэрную праграму глыбокага навучання, якая выконвае сегментацыю на ўзроўні пікселяў для выяўлення аб'ектаў, якія часткова засланяюцца іншымі аб'ектамі - для ідэнтыфікацыі і месцазнаходжання каралеўскіх кветак у сістэме машыннага зроку.
Каб пабудаваць мадэль выяўлення Mask R-CNN, ён зрабіў сотні фотаздымкаў яблыневых кветак. Затым ён распрацаваў алгарытм сегментацыі каралеўскіх кветак, каб ідэнтыфікаваць і знайсці каралеўскія кветкі з гэтага неапрацаванага набору даных малюнкаў кветак яблыні. Даследаванне было праведзена ў Цэнтры даследаванняў і пашырэння садавіны штата Пенсільванія ў Біглервіле.
Гала і Honeycrisp яблык для выпрабаванняў былі адабраны гатункі. Тэставыя дрэвы былі пасаджаны ў 2014 годзе з адлегласць паміж дрэвамі каля 5 футаў (Gala) і 6 1/2 футаў (Honeycrisp). Гэтыя дрэвы былі навучаны высокім верацянопадобным кронам, з сярэдняй вышынёй каля 13 футаў. Сістэма здымкі з камерай была ўстаноўлена на грузавой машыне, якая манеўруе паміж радамі дрэў.
Навучыць сістэму машыннага зроку выяўляць каралеўскія кветкі было складана, адзначыў Му, таму што яны такога ж памеру, колеру і формы, што і бакавыя кветкі ў гронках, а каралеўскія кветкі звычайна засланяюцца навакольнымі кветкамі з-за іх цэнтральнага размяшчэння.
Каб выканаць патрабаванні пераноснага навучання для навучання мадэлі Mask R-CNN, неапрацаваныя выявы былі пазначаны ў двух загадзя вызначаных класах: асобныя кветкі і закрытыя кветкі. Каб павысіць дакладнасць, навучальны набор даных быў павялічаны ў чатыры разы з выкарыстаннем падыходаў да павелічэння даных, растлумачыў Му.
«Каб адрозніць каралеўскія кветкі ад бакавых, была нацэлена на самую цэнтральную кветку ў кожным кветкавым кластары, або лакалізавана», — сказаў ён. «Сістэма бачання аўтаматычна вызначала месцазнаходжанне кветкавых гронак асобна на аснове двухмернага адлюстравання шчыльнасці кветак. Унутры кожнага выяўленага кветкавага кластара кветка — або маска — у самым цэнтральным становішчы вызначалася як каралеўская кветка-мішэнь».
У высновах, нядаўна апублікаваных у Разумныя сельскагаспадарчыя тэхналогіі, даследчыкі паведамілі аб высокім узроўні дакладнасці выяўлення каралеўскай кветкі ў выніку алгарытму Му. У параўнанні з вымярэннямі, праведзенымі ўручную даследчыкамі, якія ідэнтыфікавалі каралеўскія кветкі на вока (даследчыкі называюць наземнымі вымярэннямі праўды), дакладнасць выяўлення каралеўскіх кветак машынным зрокам вар'іравалася ад 98.7% да 65.6%.