У Kernel створили модель для оцінки якості посіву за фото з дронів

Kernel використовує штучний інтелект для автоматизації польового моніторингу, зокрема, оцінки густоти та якості посіву за знімками з дрона. Наразі ці алгоритми вже відтестовані й цього року будуть повномасштабно впроваджені в агровиробництво компанії.

Про це повідомляє прес-служба компанії.

«У напрямку обробки знімків з дронів ми здійснили справжній прорив. За допомогою нейронних мереж навчилися рахувати культурні рослини на фото для оцінки густоти стояння культур. Окрім цього, розроблена модель виділяє двійники, пропуски, оцінює польову схожість, а також видає інтегральний показник якості посіву з врахуванням рівномірності», – відзначає заступник директора Агробізнесу з інноваційного і цифрового розвитку Kernel Євгеній Сапіженко.

Фотознімки з дронів проходять багаторівневу перевірку за заданими параметрами, механізм роботи якої пояснює автор рішення Data Scientist Данило Поляков.

«Агроном з моніторингу робить декілька фото поля з різних точок. Нейронна мережа будує теплову карту для кожного знімка окремо, що відображає вірогідність знаходження рослини, наступний алгоритм відсікає бур’яни та рослини у міжрядді, після чого ми оцінюємо кількість сходів на гектар, середню відстань між рослинами, відсоток двійників, відсоток пропусків, якість посіву. Фінальні значення для поля обираються як медіанне значення серед усіх фото зроблених з цього поля. Результати зберігаються в параметрах поля, що кріпляться до паспорта поля», – пояснює Данило Поляков.

Випробування на кластерах компанії Kernel показали середнє значення похибки на рівні 2%, що вже значно точніше порівняно з ручними польовими підрахунками за існуючими методиками. Цього сезону Kernel планує використовувати технологію на виробництві у повному обсязі.

Нагадаємо, у Kernel розробили модель підрахунку насіння в кошику соняшника. Раніше повідомлялося, Kernel у ТОП-25 українських лідерів діджиталізації.