Исследователи Сибирского федерального университета (СФУ) разработали нейросеть, которая может не только обнаруживать вредителей хвойных лесов, но и оценивать степень повреждения деревьев по снимкам с беспилотников (БПЛА). 

Исследователи Сибирского федерального университета разрабатывают систему, с помощью которой можно автоматически детектировать различные повреждения хвойных деревьев на основе искусственного интеллекта по данным съемки беспилотного летательного аппарата. В настоящее время разработана новая архитектура нейросети, способная самостоятельно в кратчайшие сроки классифицировать стадии повреждения дерева.

Одна из причин гибели хвойных деревьев — жуки-короеды. Обычно ели гибнут в течение 2-4 лет с момента первой экспансии жука. Поэтому мониторинг вторжения этих насекомых должен быть как можно более ранним, буквально при первых признаках повреждения деревьев. Однако сделать это затруднительно, учитывая масштабы сибирских лесов.

Для решения этой проблемы ученые СФУ предложили использовать сверхточную нейросеть, способную к постоянному самообучению. Разработанная система автоматически строит рамки объектов, которые отображают метки, предсказывает поврежденные деревья и класс их повреждения на анализируемых изображениях. На сегодняшний день в России не существует аналогов такой архитектуры нейросети, добавили в министерстве.

Структура алгоритма выглядит следующим образом: трехцветное изображение (красный, зеленый, синий) последовательно преобразуется в палитру серых оттенков, «серое» изображение размывается с помощью фильтра для уменьшения «шумов». Дальше создается черно-белое изображение, структурируются контуры всех элементов «картинки», чтобы различить очертания отдельных крон деревьев и минимизировать их слияние в одном объекте. Наконец сеть обнаруживает «подозрительные» участки изображения и классифицирует их.

Ученые отмечают, что точность распознавания у разработанного ими продукта составляет до 97%, а скорость классификации — до 30 секунд на одно изображение. Разработанная система, по мнению авторов разработки, найдет применение в научно-исследовательских отделах организаций, работающих в области лесных ресурсов и лесных экосистем, в региональных службах лесозащиты и службах, осуществляющих надзор в области лесопользования. Также подобное программное обеспечение может внедряться в систему мониторинга лесного и сельского хозяйства.

ТАСС

Дата публикации: 04.06.2020 10:12
Дата последнего изменения: 04.06.2020 10:12