Інженери із Сколтеху навчили дрон шукати борщовик
Інженери розробили і випробували дрон, що виявляє борщівник Сосновського (Heracleum sosnowskyi) з повітря і розмічає його на знімках для подальшого знищення. Випробування показали, що точність визначення борщівника на кадрах становить 96,9 відсотка.
Стаття про розробку опублікована в IEEE Transactions on Computers.
Борщівник Сосновського - це один з найвідоміших і проблемних інвазивних видів який поширився на території Європи. Спочатку його ареал проживання був обмежений Кавказом, але після того, як в середині XX його вирішили культивувати на решті території СРСР, він став активно поширюватися в новому середовищі і це поширення не вдається взяти під контроль досі, через кілька десятиліть після припинення сільськогосподарської культивації.
Одна з проблем в боротьбі з борщівником полягає в його живучості і масштабному поширенні насіння навіть з одиничних рослин. Через це для виявлення і складання карт для знищення цієї рослини необхідно або вручну обходити поля та інші території, або використовувати літальні апарати — більшість супутників дають недостатньо високий дозвіл для виявлення одиничних рослин. Але облік рослин за допомогою літальних апаратів поки слабо автоматизований і часто заснований на застосуванні дорогих в експлуатації літаків.
Інженери зі Сколтеха під керівництвом Андрія Сомова (Andrey Somov) розробили алгоритм, що дозволяє використовувати мультикоптери для автономного розпізнавання борщівника Сосновського на території під ними. В якості апаратної платформи вони вибрали квадрокоптер DJI Matrice 200 і одноплатний комп'ютер NVIDIA Jetson Nano з відносно потужним відеоприскорювачем, що дозволяє запускати прямо на пристрої нейромережі.
За пошук борщівника на кадрах з камери дрона відповідає згорткова нейромережа, яка отримує кадр і проводить семантичну сегментацію, розмічаючи на ньому області з борщівником. Розробники вибрали три популярні архітектури згорткових нейромереж, щоб порівняти їх ефективність для цього завдання: U-Net, SegNet і RefineNet. Вони самі зібрали датасет для навчання алгоритмів. Для цього вони зняли безліч кадрів використовуючи два різних дрона і одну екшн-камеру (закріплену на дроні). В результаті вони отримали 263 знімки і розмітили на них області з борщівником.
Знімок борщівника
Навчивши нейромережі, автори протестував їх на одноплатному комп'ютері і з'ясували, що вони працюють з частотою в десяті або соті частки кадрів в секунду. Найкращий результат дала мережа на базі U-Net-0,7 кадру в секунду. Найкращу класифікацію показала мережа на базі SegNet з площею під ROC-кривою (поширена метрика оцінки якості бінарної класифікації), що дорівнює 0,969.
Раніше інші інженери теж використовували дрони для розпізнавання рослин на знімках, в тому числі бавовни і дерев в лісі. А також дрони пропонують використовувати і для знищення рослин, наприклад, бур'янів і кокаїнових кущів.
Також читайте: