Inginerii ruși au dezvoltat și testat o nouă dronă. El detectează cu ușurință o plantă periculoasă - hogweed
Hogweed-ul lui Sosnovsky este o plantă erbacee mare, o specie din genul hogweed din familia umbrelelor.
Sucul plantei, ajungând pe piele, sub influențălumina soarelui provoacă arsuri grave. Cu toate acestea, tratamentul lor necesită supraveghere medicală atentă timp de câteva săptămâni. Să remarcăm că acum răspândirea hogweed lui Sosnovsky a devenit un adevărat dezastru ecologic - s-a răspândit din partea centrală a Rusiei până în Siberia, din Karelia până în Caucaz.
Hogweed-ul lui Sosnovsky este una dintre cele mai faimoase și problematice specii invazive din Rusia.
Una dintre problemele legate de relația cu el este a luivitalitate excepțională și distribuție completă a semințelor. Pentru a-l găsi, trebuie să parcurgeți manual câmpurile sau să folosiți mașini zburătoare. Din păcate, majoritatea sateliților nu pot oferi o rezoluție suficient de mare pentru a detecta plante singure. În același timp, contabilitatea instalațiilor care utilizează UAV-uri nu este suficient de automatizată și se bazează adesea pe utilizarea aeronavelor care sunt costisitoare de operat.
Imagine de intrare (stânga) și rezultatul rețelei neuronale complet convoluționale propuse (dreapta)
Pentru a elimina problema, cercetătorii au adoptatdecizia de a utiliza un UAV. Particularitatea lor este că vă permit să obțineți cele mai recente informații despre distribuția plantei cu o rezoluție excepțional de mare, chiar și când cerul este înnorat.
Ca platformă hardware, au alesun quadcopter DJI Matrice 200 și un computer single-board NVIDIA Jetson Nano cu un accelerator video relativ puternic care vă permite să lansați direct pe un dispozitiv de rețea neuronală.
Ortofotomosaic cu zone de hogweed în creștere marcate pe el (verde strălucitor)
O rețea neuronală convoluțională (CNN) este responsabilă de căutarea hogweed în cadre de la o cameră de dronă, care primește cadrul și realizează segmentarea semantică, marcând zonele cu hogweed pe ea.
Să vă reamintim că o rețea neuronală convoluțională esteo arhitectură specială a rețelelor neuronale artificiale, propusă de Yann LeCun în 1988 și care vizează recunoașterea eficientă a modelelor, face parte din tehnologiile de învățare profundă.
Dezvoltatorii au ales trei arhitecturi populareCNN să-și compare performanța pentru această sarcină: U-Net, SegNet și RefineNet. Cercetătorii înșiși au pus la punct un set de date pentru a antrena algoritmii. Pentru a face acest lucru, au filmat multe înregistrări ale dronelor în regiunea Moscovei, folosind două drone diferite și o cameră de acțiune (atașată la dronă). Ca rezultat, au fost obținute 263 de imagini, în care autorii dezvoltării au marcat zonele cu hogweed. Setul de date în sine este disponibil pe GitHub.
După ce au format rețele neuronale, autorii le-au testatcomputer cu o singură placă și au aflat că funcționează la o frecvență de zecimi sau sutimi de cadru pe secundă. Cel mai bun rezultat a fost dat de o rețea bazată pe U-Net - 0,7 cadre pe secundă. Cea mai bună clasificare a fost arătată de o rețea bazată pe SegNet cu o zonă sub curba ROC (o valoare comună pentru evaluarea calității unei clasificări binare) egală cu 0,969.
Citeste mai mult
Reacțiile nucleare s-au intensificat în reactorul centralei nucleare de la Cernobâl
Oamenii de știință au arătat cum o gaură neagră sfâșie o stea
Fizicienii au creat un analog al unei găuri negre și au confirmat teoria lui Hawking. Unde duce?