OpenCV и камера глубины обнаруживают сорняки

Использование технологии машинного зрения для выявления сорняков в сельском хозяйстве является областью активных разработок, и группа исследователей недавно поделилась своим методом использования комбинации машинного зрения и информации о глубине для выявления и картирования сорняков с помощью OpenCV, компьютера с открытым исходным кодом. библиотека видений. Сельское хозяйство – это то, как люди питаются, и улучшение борьбы с сорняками является одной из важнейших задач.

Во многих современных попытках обнаружения и классификации сорняков используются модные (и дорогие) мультиспектральные камеры, ноPhenoCV-WeedCam в основном опирается на стереокамеру глубины OAK-D. Система все еще находится в стадии разработки, но она уже несколько продвинулась дальше проверки концепции. Портативные установки используют Raspberry Pi, стереокамеру, блоки питания и планшет Android для взаимодействия, и в настоящее время для их перемещения и направления требуется послушный человек.

Это интересный взгляд на практическую работу по сбору данных для разработки. Вооруженная множеством полевых данных из самых разных сред, система может использовать эти данные для идентификации трав, широколистных растений и почвы на каждом изображении. Это само по себе полезно, но информация о глубине также позволяет системе оценить общую плотность растений, а также попытаться определить центр роста любого конкретного растения. Знать о наличии сорняков – это одно, но для их точного уничтожения (например, с помощью лазера или мини-измельчителя сорняков на руке робота) знание того, откуда на самом деле растут сорняки, является важной деталью.

PhenoCV-WeedCam (репозиторий GitHub) пока не способен проводить анализ в реальном времени, но результаты многообещающие, и это следующий шаг. В настоящее время систему должны переносить люди, но в конечном итоге ее можно будет прикрепить к роботизированной платформе, созданной специально для перемещения по полям.