ОИЯИ развивает платформу для распознавания болезней растений по фотографии: http://www.jinr.ru/posts/oiyai-razvivaet-platformu-dl..

ОИЯИ развивает платформу для распознавания болезней растений по фотографии: http://www.jinr.ru/posts/oiyai-razvivaet-platformu-dl..

Сотрудники Лаборатории информационных технологий ОИЯИ разработали онлайн-платформу pdd.jinr.ru для определения болезней домашних и сельскохозяйственных растений. Для решения задачи были использованы сверточные нейронные сети, повсеместно применяемые для классификации изображений. Нейросетевая архитектура платформы способна с точностью более 95 % распознавать различные болезни и вредителей. На начало 2023 года количество классов общей модели pdd.jinr.ru было увеличено до 60, и появилась пара новых специализированных моделей для таких популярных домашних растений, как драцена и спатифиллум.

По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, до трети урожая в мире ежегодно погибает от вредителей и болезней, поэтому автоматизацией распознавания недугов растений сейчас занимаются во всем мире. В 2017 году группа научных сотрудников Лаборатории информационных технологий ОИЯИ выиграла грант Российского Фонда Фундаментальных Исследований (РФФИ) на разработку комплексной системы диагностирования болезней растений по изображениям и текстовому описанию.

Была разработана платформа, которая продолжает развиваться до сих пор и имеет несколько точек входа пользователей. В ней реализована коллекция моделей: обрабатывая запрос, алгоритм вначале использует общую модель по болезням и вредителям. Затем нейросеть определяет вид растения. При условии, что для данной культуры имеется своя модель, пользователь получит, кроме общего, еще и частный прогноз. При выдаче результата показываются три наиболее близких класса к загруженному изображению. В большинстве случаев все это позволяет правильно определить болезнь и получить рекомендации по ее лечению.