Ученые разработали платформу для определения по фото болезней сельхозрастений

Фото: pxhere.com

Как утверждают разработчики, им удалось достичь точности выявления заболевания, поразившего огурцы, томаты, розы, виноград или вишню, в 98%. Сервис уже совместим с приложением для смартфона на базе Android.

Для определения болезней домашних и сельскохозяйственных растений были использованы сверточные нейронные сети, повсеместно применяемые для классификации изображений. Обрабатывая запрос пользователя, алгоритм сначала использует общую модель по болезням и вредителям, затем нейросеть определяет вид растения. При определенных условиях пользователь получит еще и частный прогноз.

«При выдаче результата показываются три наиболее близких к загруженному изображению класса. В большинстве случаев всё это позволяет правильно определить болезнь и получить рекомендации по ее лечению», — рассказал соавтор исследования, ведущий программист лаборатории Александр Ужинский.

Сейчас на сайте есть модели для 19 сельскохозяйственных и декоративных культур. Общая модель для всех видов растений распознает 55 различных болезней и вредителей. В базе собрано свыше четырех тыс. изображений. Использовать интерфейс платформы могут все, от агрохолдингов до начинающих садоводов, для которых немаловажной будет особенность программы — рекомендации по лечению растений, верифицированные профессиональными агрономами.

Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»: Урожайный код: нейросеть распознает болезни растений по фото.