8 (495) 334-20-00

Переход от ручного подсчета насекомых к нейросетевому анализу

5 октября
5
180

Настоящее исследование направлено на решение важной практической задачи современного пест-контроля — замену трудоемкого ручного подсчета летающих насекомых на полностью автоматизированный анализ потока фотоснимков.

Технология и рабочий процесс

В ходе тестов мы оценили возможности нейросети при обработке изображений клеевых листов. Оптимальным и наиболее доступным способом фотофиксации признана съемка плоскопараллельно, строго сверху вниз.

Архитектура системы выстроена так, чтобы минимизировать участие человека: фотоснимки с объектов поступают в виде непрерывной ленты на единый сервер. Оттуда они автоматически направляются на обработку искусственным интеллектом, после чего готовые результаты количественной оценки возвращаются обратно в систему управления для ознакомления специалиста.

Условия для высокой точности распознавания

Для корректной работы алгоритмов машинного зрения качество исходных кадров имеет первостепенное значение. Важно соблюдать следующие параметры:

  • Требуется достаточное и равномерное освещение ловушки. На фотографируемой поверхности не должно быть теней и световых бликов.
  • Летающие насекомые должны четко выделяться на фоне клеевой подложки.
  • Алгоритм имеет техническое ограничение при плотном наложении объектов. Близко слипшиеся насекомые (в количестве более двух) могут быть восприняты нейросетью как один сложный объект, в результате чего общий счет возрастет только на единицу.

Пределы точности и практическое применение

Возможности нейросети по подсчету напрямую зависят от степени заполненности клеевого листа:

  • До 100 особей: Сохраняется очень высокая вероятность точного, поштучного подсчета.
  • Более 100 особей: По мере увеличения плотности заполнения листа точность подсчета начинает закономерно снижаться из-за наслоения объектов друг на друга.

На практике критическим показателем принято считать появление до десяти насекомых в неделю. При таких объемах нейросеть справляется с задачей распознавания и подсчета максимально уверенно и без ошибок. Этого запаса точности более чем достаточно для того, чтобы система могла выполнить свою главную функцию — вовремя подать сигнал специалисту о необходимости заменить клеевой лист или провести дезинсекционные мероприятия на точке.