PotatoGuardNet виявляє хвороби листя картоплі з точністю 99%

Дослідники Марріам Наваз, Алі Джавед та Абдул Хадер Джілані Саудагар розробили систему PotatoGuardNet на основі глибокого навчання, яка одночасно локалізує уражену ділянку та класифікує тип захворювання. Під час тестування технологія продемонструвала точність 99,41%, що дозволяє значно швидше виявляти симптоми на ранніх стадіях, коли вони ще малопомітні для людського ока.

Про це повідомляє Potato News Today.

Автори розробки зазначають, що традиційний ручний огляд полів є тривалим та суб’єктивним процесом. Нова система використовує дворівневий підхід: спочатку вона шукає підозрілі ділянки на зображенні, а потім ідентифікує конкретну хворобу. Для прозорості прийняття рішень програма створює теплові карти, які показують агрономам, на що саме звернув увагу алгоритм.

Впровадження таких інструментів допоможе виробникам картоплі зменшити витрати на фунгіциди завдяки вчасним інтервенціям та уникнути втрат урожаю, які на великих площах можуть сягати тис. тонн. Наступним етапом стане перевірка системи у реальних польових умовах, щоб підтвердити її ефективність поза межами лабораторних баз даних.

Читайте також: Врожайність картоплі черкаських овочівників склала 75% від плану