Самарские ученые вооружили беспилотники-агрономы "космическим" зрением

В рамках проекта будет создан глобальный облачный сервис хранения и обработки гиперспектральных изображений


[image]

Ученые Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королева разработают систему "умного земледелия" на базе компактных беспилотных летательных аппаратов. Система будет включать в себя беспилотники, оснащенные сверхкомпактынм гиперспектрометром, и облачную платформу для сбора, хранения и обработки гиперспектральных изображений - так называемых "гиперкубов". Анализом изображений займется искусственный интеллект. Работы по проекту ведутся совместно с компанией "Байт-Самара" в рамках гранта Фонда содействия инновациям.

"Целью проекта является создание системы для использования в отечественном сельском хозяйстве. Разрабатывается компактный модульный бортовой гиперспектрометр, который будет устанавливаться на беспилотных летательных аппаратах для получения различной важной для сельхозпроизводителя информации - например, о наличии на поле зарослей сорных растений или участков посевов, поврежденных насекомыми-вредителями, - рассказал доцент кафедры суперкомпьютеров и общей информатики Самарского университета Павел Якимов. - Научная новизна разработки заключается в применении уникальных дифракционных оптических элементов, позволяющих значительно уменьшить и удешевить конструкцию гиперспектрометра. Микрорельеф таких элементов одновременно содержит структуры гармонической линзы и дифракционной решетки, что позволяет объединить в одном элементе функции построения изображения и разложения в спектр".

Проект ученых Самарского университета должен в разы удешевить стоимость гиперспектрометров, используемых для мониторинга в сельском хозяйстве. Из-за высокой стоимости подобной аппаратуры сейчас в мире существует очень мало публичных библиотек гиперспектральных данных. Появление доступных приборов позволит кратно увеличить массив общедоступных гиперкубов и сформировать массив данных, достаточный для того, чтобы научить нейросети качественному анализу и квалификации подобных изображений.

Хотя себестоимость самарского прибора при его массовом производстве пока что еще просчитывается, но уже предполагается, что он будет дешевле западных аналогов примерно в десятки раз.

"Одной из основных отличительных особенностей этого проекта является разработка облачной платформы по сбору, хранению и обработке гиперспектральных изображений. Для обработки будут использоваться алгоритмы искусственного интеллекта. Мы хотим сделать эту платформу доступной не только для пользователей нашей системы, но и для всех потенциально заинтересованных владельцев гиперспектрального оборудования, и надеемся, что ею будут пользоваться во всем мире", - сказал Якимов.

Бортовой гиперспектрометр планируется устанавливать на специально разработанный компанией "Байт-Самара" БПЛА "Жужа" - размеры этого беспилотника составляют около 30 см. Однако в перспективе прибор можно использовать и на других типах отечественных беспилотников, способных поднять груз более 300 граммов. Кроме самого гиперспектрометра, вес которого, по расчетам ученых, составит примерно 100 граммов, на борту беспилотника также установят камеру видимого диапазона и одноплатный мини-компьютер.

Летательный аппарат сможет работать на заданном маршруте либо под управлением с наземных станций, либо в автоматическом режиме с помощью машинного зрения. Пользователи системы будут оперативно получать данные о влажности почвы, уровне минеральных веществ, наличии сорняков и очагов распространения насекомых-вредителей и болезней растений, что позволит определять потенциал урожайности посевов и принимать соответствующие меры по исправлению ситуации согласно рекомендациям, предлагаемым искусственным интеллектом. В зависимости от скорости и высоты съемки один такой аппарат сможет отснять за сутки до 1,5 тысячи га.

Работы по проекту должны завершиться к июню 2021 года. В настоящее время изготовлены несколько экспериментальных образцов гиперспектрометра, специалисты университета оптимизируют конструкцию прибора и отрабатывают техпроцесс массового производства диффракционных оптических элементов. На весну следующего года намечены летные испытания с пробной обработкой данных гиперспектральной съемки.

Изначально технологии, предлагаемые ныне к использованию в сельском хозяйстве, отрабатывались самарскими учеными в ходе работ по созданию образцов гиперспектральной аппаратуры для малых космических аппаратов.

Специалисты кафедры технической кибернетики Самарского университета создали для перспективных отечественных спутников компактный космический гиперспектрометр и совместно с учеными кафедры суперкомпьютеров и общей информатики разработали методы обработки и классификации гиперспектральных изображений земной поверхности, получаемых с орбиты. Эти разработки, решающие различные задачи дистанционного зондирования Земли, было предложено также использовать в интересах сельского хозяйства, поскольку гиперспектральные изображения позволяют получать множество важной для аграриев информации.

Принципы работы систем цифрового "зрения", их конструкционные особенности изложены в научных работах ученых Самарского университета, опубликованных в 2020 году в журнале Sensors.

Sensors является ведущим международным изданием по науке и технологиям датчиков. По данным Scimago Journal Rank, журнал имеет квартиль Q1 по области Instrumentation, квартиль Q2 по областям: Analytical Chemistry, Atomic and Molecular Physics, and Optics, Electrical and Electronic Engineering, Medicine.

 
Другие пресс-релизы «Самарский национальный исследовательский университет им С.П. Королева» | Все пресс-релизы
Дайджест прессы за 16 ноября 2020 года | Дайджест публикаций за 16 ноября 2020 года
Авторские права на данный материал принадлежат организации «Самарский национальный исследовательский университет им С.П. Королева». Цель включения данного материала в дайджест - сбор максимального количества публикаций в СМИ и сообщений компаний по авиационной тематике. Агентство «АвиаПорт» не гарантирует достоверность, точность, полноту и качество данного материала.

Комментарии к новости