ロシアのエンジニアはドローンにハナウドを探すように教えました

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Anonim
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ロシアのエンジニアは、ソスノウスキーのハナウド(Heracleum sosnowskyi)を空中から検出し、その後の破壊のために画像にマークを付けるドローンを開発してテストしました。テストでは、フレーム内のホグウィードを決定する精度は96.9パーセントであることが示されています。 IEEE Transactions onComputersに掲載された開発記事。

ソスノフスキーのハナウドは、ロシアで最も有名で問題のある侵入種の1つです(ただし、ヨーロッパにも広がっています)。当初、生息地はコーカサスに限られていましたが、20世紀半ばにソ連の他の地域での栽培が決定された後、新しい環境で活発に広がり始め、この広がりを制御することはできません。今、農業栽培の停止から数十年後…

ハナウドとの戦いにおける問題の1つは、その活力と単一の植物からでも種子の大規模な分布です。このため、この植物の破壊を検出してマッピングするには、フィールドや他の領域を手動でバイパスするか、航空機を使用する必要があります。ほとんどの衛星は、単一の植物を識別するのに十分な解像度を提供しません。しかし、航空機の助けを借りたプラントの会計処理はまだ十分に自動化されておらず、多くの場合、運用中の高価な航空機の使用に基づいています。

Andrey Somovが率いるSkoltechのエンジニアは、マルチコプターを使用して、その下の領域にあるSosnovskyのハナウドを自律的に認識することができるアルゴリズムを開発しました。ハードウェアプラットフォームとして、DJI Matrice200クワッドコプターとNVIDIAJetson Nanoシングルボードコンピューターを選択しました。このコンピューターには、デバイス上で直接ニューラルネットワークを起動できる比較的強力なビデオアクセラレーターが搭載されています。

畳み込みニューラルネットワークは、ドローンカメラからフレーム内のハナウドを検索する役割を果たします。ドローンカメラは、フレームを受信して​​セマンティックセグメンテーションを実行し、領域にハナウドをマークします。開発者は、このタスクのパフォーマンスを比較するために、3つの一般的な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ(U-Net、SegNet、およびRefineNet)を選択しました。彼ら自身がデータセットをまとめてアルゴリズムをトレーニングします。これを行うために、彼らは2つの異なるドローンと1つのアクションカメラ(ドローンに取り付けられている)を使用して、モスクワ地域で多くのドローンの映像を撮影しました。その結果、彼らは263枚の画像を受け取り、その領域にハナウドのマークを付けました。データセットはGitHubで入手できます。

ニューラルネットワークをトレーニングした後、著者はシングルボードコンピューターでそれらをテストし、毎秒10分の1または100分の1フレームの頻度で動作することを発見しました。最良の結果は、U-Netに基づくネットワーク(毎秒0.7フレーム)によって得られました。最良の分類は、ROC曲線(二項分類の品質を評価するための一般的なメトリック)の下の領域が0.969に等しいSegNetベースのネットワークによって示されました。

以前は、他のエンジニアもドローンを使用して、綿や森の木など、画像内の植物を認識していました。彼らはまた、雑草やコカの茂みなどの植物を破壊するためにドローンを使用することを提案しています。

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