Коллектив ученых Омского государственного аграрного университета (Невенчанная Н.М., Гарагуль А.С., Мозылева С.И., Шойкин О.Д., Иванова М.В., Бобренко Е.Г., Карапыш Д.И.) под руководством д-ра с.-х. наук, профессора Игоря Александровича Бобренко начали масштабную работу по организации сбора и аннотации (разметки) данных для обучения нейросетевой модели компьютерного зрения.
Модель предназначена для анализа снимков с беспилотных авиационных систем и носимых камер агроскаутов с целью детектирования сорных растений, болезней, вредителей, определения фаз развития культур, построения карт полей и прогнозов.
Сбор данных ведётся двумя способами: аэросъёмка с помощью БАС и наземные обходы со съёмкой на мобильные устройства. Все изображения стекаются в централизованное хранилище, после чего выполняется их разметка в векторном формате с полной атрибутивной информацией (вид сорняка, тип патологии, стадия развития растения и т. д.).
Сформированный датасет ляжет в основу нейросетевой модели, которая позволит автоматически детектировать сорняки, болезни и вредителей, строить детальные карты фитосанитарного состояния полей и формировать прогнозы, что поможет сельхозпроизводителям принимать упреждающие меры и сокращать потери урожая.
