Применение беспилотных летательных аппаратов модульного типа и искусственного интеллекта при анализе состояния посевов лубяных культур

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследовали возможности применения искусственного интеллекта в сельскохозяйственном секторе, в частности оптимизацию анализа фаз вегетации лубяных культур. Реализация данной задачи была наиболее эффективна в рамках традиционного механизма изучения растений в эталонные сроки их жизнедеятельности и посредством интеграции аппаратно-программных комплексов. Они включают в себя клиентскую часть, состоящую из беспилотного летательного аппарата (вертолетного, самолетного либо комбинированного типа), модулей фото-видеофиксации и устройства передачи значимых данных, а также серверную часть, включающую в себя сервер, в котором функционирует обученная под конкретные задачи нейронная сеть сверточного типа и база данных, в которой производится сегментация сведений о исследуемых объектах и их анализируемых признаков, а также принимающее устройство. Применение достижений науки и техники, в особенности информационных технологий, в государственном секторе сельского хозяйства значительно повысит эффективность решения стратегических задач в данной сфере.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Д. Р. Аветисян

Донской государственный аграрный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Daviondpainter@mail.ru
Россия, Ростовская обл., Октябрьский р-н, п. Персиановский

Список литературы

  1. Постановление Правительства РФ от 31.03.2020 № 375 “О внесении изменений в государственную программу развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия”.
  2. Приказ Минсельхоза России от 11.11.2020 № 674 “Об определении приоритетных направлений развития агропромышленного комплекса по субъектам Российской Федерации на 2021, 2022 и 2023 годы” (зарегистрировано в минюсте России 11.12.2020 n 61414).
  3. Распоряжение Правительства РФ от 25.01.2017 № 79-р (ред. от 31.08.2021) “Об утверждении перечня сельскохозяйственной продукции, производство, первичную и последующую (промышленную) переработку которой осуществляют сельскохозяйственные товаропроизводители, а также научные организации, профессиональные образовательные организации, образовательные организации высшего образования в процессе своей научной, научно-технической и (или) образовательной деятельности”.
  4. Приказ Минсельхоза России от 11.11.2020 № 674 “Об определении приоритетных направлений развития агропромышленного комплекса по субъектам Российской Федерации на 2021, 2022 и 2023 годы” (зарегистрировано в минюсте России 11.12.2020 n 61414).
  5. ГОСТ Р 70462.1–2022 Информационные технологии. Интеллект искусственный. Оценка робастности нейронных сетей.
  6. Avetisyan D.R. Analytical system for data retrieval in network segments // Свид-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2022664370 от 28.07.2022 г.
  7. Avetisyan D.R. Dynamics of preservation of viability of micro-plants // Свид-во о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2022612599 от 28.02.2022 г.
  8. Avetisyan D.R. Modern aspects of bast fiber production in the genesis of bast fiber culture selection // Inter. Res. Conf. on Challenges and Advances in Farming, Food Manufacturing, Agricultural Research and Education, Published: 2021. https://doi .org/10.18502/7

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024