Алгоритмическая борьба с вредителями

Машинное обучение было использовано для идентификации опасных вредителей, способных опустошать посевы овощных культур, согласно исследованию, опубликованному в International Journal of Wireless and Mobile Computing.

Группа учёных из Китая отмечает, что эффективная борьба с вредителями требует знания их видов и уровня заражения. Команда применила модель "bag-of-features" для создания автоматизированной системы мониторинга вредителей. Их подход сочетает технологии дистанционной обработки информации и машинного зрения.

Предлагаемая система может быть развернута на поле для мониторинга четырёх основных вредителей:

• Phyllotreta striolata (полосатая блошка, вредитель капустных культур)
• Frankliniella occidentalis (западный цветочный трипс, питается более чем 500 видами овощей, фруктов и цветов)
• Bemisia tabaci (табачная белокрылка, поражает томаты и другие растения)
• Plutella xylostella (капустная моль, вредитель крестоцветных культур)

Система продемонстрировала уровень ошибок менее 10% по сравнению с обнаружением и подсчётом, проведёнными обученными людьми. Учитывая, что B. tabaci может снижать урожайность томатов на 60%, обнаружение таких видов критически важно для эффективного земледелия. Остальные виды также могут поражать широкий спектр культур с разрушительными последствиями при неконтролируемом размножении.

Команда продемонстрировала успех в контролируемой среде. Следующим шагом станет тестирование системы и улучшение её возможностей в более сложной и реалистичной среде овощеводства.