Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Студент разработал доступную систему 3D-моделирования растений для аграриев

Павел Соболев, студент Иркутского национального исследовательского технического университета, создал цифровой сервис для высокоточного 3D-моделирования растений. Благодаря технологии становится возможным анализировать такие характеристики как высота, объём, площадь и симметрия листьев, угол их наклона, а также биомассу у различных декоративных и сельскохозяйственных культур. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета. Студент собрал установку на основе двух синхронизированных камер с регулируемым освещением, а также создал алгоритм, который преобразует серию фотографий растений в точную 3D-модель. Эта модель формируется автоматически, на её основе система рассчитывает цифровой фенотип — облако точек или полигональную сетку. Используя такой подход, можно проводить анализ морфологических и временных изменений растения, оценивать параметры листьев и другие важные показатели. Эти данные подходят для селекции и мониторинга в реальных аграрных условиях. Решение интегриру
   Фото: Галина Ниценкова
Фото: Галина Ниценкова

Павел Соболев, студент Иркутского национального исследовательского технического университета, создал цифровой сервис для высокоточного 3D-моделирования растений. Благодаря технологии становится возможным анализировать такие характеристики как высота, объём, площадь и симметрия листьев, угол их наклона, а также биомассу у различных декоративных и сельскохозяйственных культур. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.

Студент собрал установку на основе двух синхронизированных камер с регулируемым освещением, а также создал алгоритм, который преобразует серию фотографий растений в точную 3D-модель. Эта модель формируется автоматически, на её основе система рассчитывает цифровой фенотип — облако точек или полигональную сетку.

Используя такой подход, можно проводить анализ морфологических и временных изменений растения, оценивать параметры листьев и другие важные показатели. Эти данные подходят для селекции и мониторинга в реальных аграрных условиях. Решение интегрируется с существующими аналитическими платформами или функционирует автономно.

Разработка отличается невысокой стоимостью, возможностью самостоятельной сборки и обслуживания, легкой адаптацией под задачи пользователя.

Павел отмечает, что российский продукт обходится примерно в 150 тысяч рублей, в то время как зарубежные аналоги стоят до трех миллионов.

Решение уже заинтересовало и зарубежных специалистов — в частности, исследователей из Китая. Система будет полезна студентам, научным сотрудникам, тепличным хозяйствам и крупным аграрным холдингам.

Придуман VR-сервис для создания ландшафтного дизайна. Интеллектуальный сервис учитывает не только особенности окружающей среды, но и биологическую совместимость растений, автоматически исключая неподходящие сочетания.