Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ
В Турции разработали программное обеспечение для мониторинга плодовых культур с помощью дронов, сообщает Anadolu. Они точно определяют степень созревания плодов в гранатовых и яблочных садах, отмечается в материале.
Феджри Барлык (Fecri Barlık)
В рамках проекта, осуществленного при консультационной поддержке ученых из университетов Сиирта и Бартына, было разработано программное обеспечение для мониторинга созревания плодов при помощи искусственного интеллекта.
Аспирант Абдуррахман Йылдырым (Abdurrahman Yıldırım) подготовил проект на тему "Мониторинг созревания плодов и диагностика гнили с помощью БПЛА". В качестве научных консультантов проекта выступили преподаватель кафедры электротехники и электроники инженерного факультета Сииртского университета, доктор Мелих Кунджан (Melih Kuncan), а также преподаватель кафедры электротехники и электроники факультета инженерии, архитектуры и дизайна Бартынского университета, доктор Бурак Йылдырым (Burak Yıldırım).
В ходе исследования по определению урожайности в гранатовых и яблочных садах в Сиирте, а также на банановых и апельсиновых плантациях в Мерсине программное обеспечение проанализировало 2223 снимка, которые сделали дроны.
"Мы увидели высокую точность оценки"
Доцент, доктор Мелих Кунджан в интервью корреспонденту Anadolu рассказал, что в Лаборатории исследований и разработок в области обработки сигналов Сииртского университета претворяются в жизнь различные проекты.
По его словам, в рамках проекта аспиранта Абдуррахмана Йылдырыма было разработано программное обеспечение, способное проводить анализ сельхозпродукции при помощи искусственного интеллекта, и для этого исследования в садах и на плантациях, где выращиваются фрукты, использовались беспилотники.
Кунджан отметил, что для получения достоверных данных дроны использовались в разные дни, под разными углами, при разных погодных условиях и свете. "В полученных результатах мы увидели высокую точность определения спелости плодов и выявления гниения. Я думаю, что это также даст возможность проводить работы в других областях, прежде всего в сфере сельского хозяйства", – сказал преподаватель.
Обратив внимание на интенсивность сельскохозяйственной деятельности в регионе, Кунджан добавил, что может быть разработан прототип продукта для его передачи фермерам.
"Планируем сделать достоянием наших фермеров"
Было подчеркнуто, что дроны в сельскохозяйственной деятельности используются в большей степени для опрыскивания урожая. "На участках посевных площадей, куда не могут проехать тракторы и другое привычное оборудование, фермеры опрыскивают овощи и фрукты с помощью дронов, предотвращая их гниение и заражение. В дальнейшем аграрии, используя беспилотники, смогут следить за временем созревания, гниением и болезнями плодов, повысить их урожайность. Мы знаем, что эти летательные аппараты применяются в сфере обороны и безопасности, при тушении лесных пожаров, при этом мы планируем сделать их достоянием наших фермеров в регионе, прежде всего в Сиирте, с использованием приложения искусственного интеллекта", – поведал Кунджан.
Для этого исследования были выбраны гранатовые, яблочные, банановые, апельсиновые плантации. В Мерсине были сделаны изображения бананов и апельсинов, а в Сиирте – яблок и гранатов.
Высочайшая точность наблюдалась в ходе мониторинга садов апельсинов и гранатов, подчеркнул Кунджан. "Мы можем сказать, что установили степень созревания и гниения с вероятностью успеха в среднем свыше 97%. Планируем получить патент на проект", – добавил он.
Автор проекта Абдуррахман Йылдырым рассказал, что исследование было претворено в жизнь при поддержке доцента, доктора Кунджана и преподавателя Йылдырыма для повышения качества и урожайности плодовоовощной продукции.
Ожидается, что проект принесет большую пользу фермерам и предприятиям.
"Мы разработали систему анализа фруктов. Создали набор данных для распознавания системой. При этом мы использовали фотографии и изображения, сделанные в Сиирте и Мерсине. С помощью приложения искусственного интеллекта нам удалось сравнить снимки с дрона с теми, что были заранее заложены в базу данных, и выявить спелые и гнилые плоды. Определение общего состояния плодов и исследования по оценке урожайности различаются в зависимости от плотности посадки деревьев и типа фруктов. Мы продолжим разрабатывать такие проекты", – отметил аспирант.
Ректор Сииртского университета, профессор, доктор Нихат Шиндак (Nihat Şındak) поздравил всех, кто внес вклад в данный проект.