latam

  • Előző cikk A gép 120 paradicsomot süt percenként
  • Következő cikk Ahuyama és cape egres szósz a húsok kíséretében

Ez a nyílt forráskódú program lehetővé teszi többek között a saláta-, mángold- és spenótnövények gyomnövényeinek gyomirtásának azonosítását a gyomirtó szer alkalmazásával anélkül, hogy befolyásolná a jó állapotú telepítést. A kolumbiai mezőgazdaság 70% -a nem technikás, bár ez az ország gazdag természeti erőforrásokban, de néha nem használják őket megfelelően, a technológiai fejlődés stagnálása miatt.

Ez a helyzet a növények és a termékek elvesztését okozza, mivel a gyomokat időben nem azonosítják, és nem vizsgálják meg, hogy egyes gyomirtó szerek hatékonyak-e azok felszámolására.

A terméskiesés miatti probléma enyhítése érdekében Andrés Esteban Puerto, a Kolumbiai Nemzeti Egyetem (ENSZ) elektronikai mérnöki mestere César Pedraza és David Jamaica professzorok tanácsára fejlesztette ki a képeket feldolgozó szoftvert a gyom kiszámításához. meghatározott területeken.

A kutató biztosítja, hogy általában a kézi technikát alkalmazzák a növények gyommennyiségének értékelésére, de ebben a folyamatban észlelési, pontossági és pontossági hibákat lehet elkövetni. A gyomok felszámolásának másik nehézsége, hogy egységes permetezést végeznek, ami gazdasági költségeket, egészségügyi bonyodalmakat és a környezet károsodását jelenti; ennek a szoftvernek az alkalmazásával azonban az eljárás csak olyan füstöléseken hajtható végre, ahol gyomokat észlelnek. A képen keresztül ez a program bármilyen típusú gyomot azonosít a zöldségnövényekben, amennyiben azokat még nem takarta el teljesen a gubanc.

Ingyenes szoftver

A program Linuxra épül, és kézikönyve van, amely lépésről lépésre megtanítja a képek betöltését. Az ajánlás az, hogy a szoftver felhasználójának rendelkezzen bizonyos ismeretekkel az agronómiában vagy a malherbológiában, abban a tudományban, amely a növények gyomjait kutatja és ellenőrzi. A gyom azonosításához multispektrális kamerát használnak, amely létrehozza az NDVI indexet, amely információt nyújt a növények fotoszintetikus aktivitásáról. Ily módon a háttér eltávolításra kerül a képből, például a talaj, a szemét vagy a növényfajokhoz semmi köze.

Ez a szoftver több modulból áll. Az elsőben klaszterező algoritmus készül a növények különböző méretű csoportosítására. Ebből a folyamatból választják ki, hogy a zöldségek mely típusai működnek még mindig növényként, és melyeket kell elvetni gyomként. Így a program megtanulja az azonosítási folyamatokat autonóm módon végrehajtani, köszönhetően a gépi tanulási algoritmusnak. A második modulban olyan leírásokat kapunk, amelyek azonosítják a gyomokra és a növényekre hasonlító formákat, így a szoftver idővel automatikusan megteszi. A harmadik és az utolsó modulban a diffúz klaszterezési technikát alkalmazzák, vagyis a multispektrális kamera olyan képeket készít a spektrumban, ahol a szem nem lát; ezek egyike a közeli infravörös, amely egyes esetekben megváltoztatja a növények viselkedését.

Ez az eljárás kiszámítja annak valószínűségét, hogy a kép minden egyes képpontja egy növényhez vagy gyomnövényhez, a talajhoz vagy a szeméthez tartozik. A gyomnövényekkel és gyomnövényekkel való művelés megkülönböztethető a képen azt jellemző színektől.