Ученые создали метод автоматического распознавания болезней растений по фото. Традиционно основным методом диагностики растения является личный осмотр экспертом, но они не могут присутствовать всюду и непрерывно.
Об этом сообщает Нанкинский сельскохозяйственный университет.
Болезни растений наносят огромный урон как сельскому хозяйству, так и дикой природе. В случае с сельскохозяйственными растениями заболевания ложатся финансовым бременем на производителей и могут привести к голоду в бедных странах.
Теперь Сицзянь Фань и его коллеги создали нейросеть «Многорепрезентативная поддоменная адаптационная сеть с регуляризацией неопределенности для межвидовой классификации болезней растений» (MSUN).
Главной сложностью при ее создании было создать достаточно большую базу данных для обучения. Это осложняется тем, что болезни могут по-разному проявляться у разных видов, да и облик самих растений может отличаться даже внутри одного вида. Поэтому авторам пришлось применить нестандартный метод: обучить модель на одном наборе данных, полученных в лабораторных условиях, и адаптировать результат этого обучения для многих других наборов.
«Метод UDA позволил нашей модели применить то, что она узнала во время обучения, к другому набору данных. Мы обучили MSUN классифицировать болезни растений в контролируемой среде лаборатории, а благодаря UDA он смог классифицировать болезни растений в сложных полевых условиях», — сообщают авторы.
В итоге модель может распознавать болезни даже на нечетких фотографиях с нестандартных ракурсов, а также определять случаи, когда растение страдает сразу от нескольких проблем.
Источник: gazeta.ru
