Нейросети компьютерного зрения в системах поддержки принятия решений на умной ферме

Создание умных ферм, в частности городских (city farm), в последние годы стало одной из тенденций развития как в агроинженерии, так и городском строительстве. Высокий уровень автоматизации существенно снижает степень участия человека в производственных процессах. В статье рассмотрены вопросы создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений для умной сельскохозяйственной фермы, в которых искусственные нейронные сети (ИНС) компьютерного зрения используют для обработки результатов наблюдений и распознавания ситуаций, требующих вмешательства человека. На примере городской фермы для выращивания земляники сформулирован ряд прикладных задач (обнаружение плодов с классификацией по степени зрелости, диагностика болезней, выявление столонов). Приведены результаты экспериментального исследования ИНС компьютерного зрения для этих задач. Методика включала использование предобученных нейросетевых моделей с их дообучением на собственных наборах изображений и последующей оценкой показателей точности обнаружения и классификации. Настроенные на подобные задачи нейросети в системах поддержки принятия решений дополняются алгоритмами, работающими с базами знаний и расчетно-логическими моделями. Таким образом, создается программно-аппаратный комплекс, который позволяет не только автоматизировать выполнение текущих бизнес-задач, но и рекомендовать решения при возникновении сложных ситуаций, требующих в обычных условиях от персонала большого профессионального опыта и знаний. Исследование провели на базе агробиотехкомплекса Тюменского государственного университета.