Ученые Китайской академии наук разработали инновационный метод фенотипирования початков кукурузы, который позволяет быстро и точно измерять их геометрические характеристики и прогнозировать урожайность как в лабораторных, так и в полевых условиях.
Современные методы измерения геометрических характеристик, необходимых для селекции и оценки урожайности, устарели, трудоемки и затратны. Они требуют сложных систем глубокого обучения и постоянной доработки, что не соответствует требованиям современного сельского хозяйства.
Новая разработка, основанная на структуре ZSL, объединяет распознавание объектов по текстовым описаниям, эффективную сегментацию изображений и точное извлечение геометрических данных.
Преимущества нового метода
Благодаря использованию текстовых подсказок система становится масштабируемой и экономически выгодной альтернативой ручным измерениям и моделям, требующим больших объемов данных. Она показала высокие результаты в лабораторных и полевых условиях, на разнообразных сортах и в различных географических регионах.
Основные преимущества метода: универсальность, возможность работы с различными сортами и условиями без дополнительного обучения, совместимость с обычными устройствами, смартфонами и сканерами, удобство использования в полевых условиях и высокая скорость обработки данных благодаря продуманной конструкции.
Этот полностью автоматизированный процесс эффективно объединяет точность лабораторных исследований с масштабом полевых работ, предоставляя ценный инструмент для селекции, прогнозирования урожайности и точного земледелия.
Во Всероссийском центре карантина растений (ФГБУ «ВНИИКР» Россельхознадзора) разрабатывают методы диагностики карантинных сорных растений с использованием методов машинного обучения. Для исследований используется самое современное оборудование, которое позволяет оптимизировать и ускорить процесс.