федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева»

Свежие новости

События

Самарские ученые "приземлят" космические технологии

Самарские ученые "приземлят" космические технологии

Самарский университет

Для сельскохозяйственной техники разработают системы цифрового “зрения”, оснащенные искусственным интеллектом

Российский научный фонд Гранты Сойфер Виктор Казанский Николай Наука Исследования кафедра технической кибернетики разработки
15.09.2020 2020-09-14
В Самарском национальном исследовательском университете имени академика С.П. Королева сформирован научно-исследовательский центр по разработке технологий “умного” сельского хозяйства. Совместно с коллегами из научных учреждений Москвы и Новочеркасска (Ростовская область) самарские ученые намерены предложить отечественному сельхозпроизводителю системы цифрового “зрения” для сельскохозяйственной техники, основанные на технологиях, которые первоначально были разработаны для использования в космосе. 
"Приземление" космических технологий на почву отечественного агропрома должно увеличить эффективность возделывания сельскохозяйственных культур, уменьшить расход минеральных удобрений и примерно на четверть увеличить урожайность посевов. Анализом изображений, получаемых с систем "зрения" сельхозтехники, займутся в автоматическом режиме нейронные сети. Проект предполагает массовое применение данных систем на самых различных видах сельхозтехники.
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: например, дистанционно определять влажность почвы и содержание минеральных веществ, выявлять наличие у растений болезней и даже очаги распространения насекомых-вредителей. 
“Но мы столкнулись с тем, что получение гиперспектральной информации с космических аппаратов не может оперативно обеспечить потребностей "точного" сельского хозяйства, поскольку это занимает определенное время. Поэтому возникла необходимость в разработке гиперспектральных сенсоров уже “наземного базирования”. Причем набор требований к ним существенно отличается от требований к гиперспектральной аппаратуре для космических аппаратов, - пояснил профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета Николай Казанский. - В космических гиперспектрометрах главное - получить максимально возможные оптические характеристики, а для наземных датчиков это далеко не первоочередная задача”.
Для получения информации о состоянии почвы и растений ученые предлагают использовать сенсоры, сочетающие в себе элементы плоской оптики с высоким микрорельефом, которые могут выполнять несколько разных задач. «Например, сочетание фазовых функций гармонической линзы и фазовой функции дифракционной решетки дают возможность одним элементом формировать изображение и раскладывать его в спектр, - пояснил Николай Казанский. - Таким образом гиперспектральная камера превращается в предельно простое устройство, по сложности конструкции сопоставимое с обычной видеокамерой, в которой вместо объектива стоит наша оптика, одновременно «раскладывающая» информацию в спектр и формирующая изображение».
«Мы можем оснастить гиперспектральным оборудованием машину, которая, например, занимается поливом. Ведь гиперспектральное изображение позволяет увидеть множество вещей, которые на обычном черно-белом или цветном изображении человеческим зрением не увидеть. А сенсор мгновенно определит - нужно поливать поле или нет. Мы планируем использовать для этого менее 50 спектральных каналов в диапазоне длин волн 0,4-1,05 мкм. Эта технология экономит средства сельхозпроизводителей, и, по сути, мы создаем "умное" сельское хозяйство», - добавил ученый. Внедрение только этой технологии полива, по расчетам исследователей, позволит повысить урожайность сельскохозяйственных культур примерно на 25%. 
В рамках работ особое внимание ученые уделят технической конструкции датчиков - она должна быть очень простой и достаточно дешевой для массового применения в сельскохозяйственной технике. Гиперспектральные сенсоры можно будет устанавливать не только на наземную технику, но и на беспилотники, это позволит сразу оперативно оценивать состояние больших площадей сельхозземель. Договоренности о соответствующих испытаниях уже достигнуты с Самарским государственным аграрным университетом.
По итогам реализации гранта, рассчитанного на 4 года, помимо создания конструкционно простых гиперспектральных сенсоров для массового использования в «умном» сельском хозяйстве ученые разработают алгоритмы реконструкции и анализа получаемых гиперспектральных изображений с помощью методов глубокого обучения нейросетей. «Созданная и успешно работающая в университете научная школа академика РАН Виктора Сойфера поможет нам в этом: накопленные на протяжении десятилетий методы распознавания гиперспектральной информации позволят нам обучить нейронную сеть, чтобы она могла анализировать сколько, к примеру, фосфора не хватает почве - для искусственного интеллекта эта ситуация будет выглядеть как провал на длинах волн, характерных для фосфора», - отметил Николай Казанский.
Справочно
Работы по созданию систем цифрового “зрения”, ведутся в рамках гранта Российского научного фонда (РНФ) "Система мониторинга сельскохозяйственных показателей в видимом, инфракрасном и гиперспектральном режимах съемки". Срок реализации проекта - четыре года, руководитель проекта - академик РАН Виктор Александрович Сойфер. В работах принимают участие ученые Самарского университета им. Королева, Института систем обработки изображений РАН (ИСОИ РАН), Института проблем передачи информации РАН (ИППИ РАН) и Научно-исследовательского Института проблем мелиорации (РосНИИПМ).
Принципы работы систем цифрового “зрения”, их конструкционные особенности изложены в научных работах ученых Самарского университета, опубликованных в 2020 году:  https://www.mdpi.com/1424-8220/20/14/3914, https://www.mdpi.com/1424-8220/20/12/3411 https://www.mdpi.com/1424-8220/20/12/3416 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.