В данном материале разобраны принципы автоматизированного анализа снимков на базе изображений с демонстрационных камер №14 и №15. Представленные кадры успешно обработаны алгоритмами машинного зрения для определения количества целевых вредителей.
Для достижения максимальной точности работы ИИ-систем при дистанционном мониторинге необходимо учитывать следующие технические правила:
- На используемом клеевом покрытии изначально должны отсутствовать любые надписи и пометки. Соблюдение этого условия значительно повышает вероятность того, что система распознает и подсчитает исключительно мух, исключив ложные срабатывания на текст.
- Программное изменение желтого фона на белый, удаление разметочной сетки, стирание надписей или визуальное скрытие конструктивных элементов светоловушки являются излишними процедурами. Нейросеть обучена корректно анализировать оригинальные кадры без предварительной графической ретуши.
- Качество итогового результата напрямую зависит от промта. Наиболее эффективная и рабочая формулировка задания для алгоритма: «Посчитать количество мух на желтой поверхности.
Ознакомиться с практическими результатами обработки снимков нейросетью можно на открытом тестовом стенде:
- Ссылка: demo.psg-cam.pestmonitoring.systems/
- Логин: demo
Пароль: demo