ИИ научили определять спелость хурмы по снимкам

Традиционный визуальный осмотр плодов не дает возможности масштабировать оценку качества в крупных хозяйствах. Чтобы изменить подход, исследователи создали базу изображений хурмы, сделанных при различных ракурсах и погодных условиях. На этой основе был обучен модуль, использующий специальные фильтры для выделения пятен, текстурных особенностей кожуры и краев листьев. Система эффективно работает даже внутри густой кроны деревьев, где естественного света недостаточно.

По словам профессора кафедры технических систем в агробизнесе СПбГАУ Андрея Калинина, внедрение технологии требует лишь установки камер и базового оборудования. Автоматизация анализа на ранних стадиях развития плодов поможет фермерам точнее прогнозировать урожайность и корректировать уход за насаждениями. Разработка уже доказала свою надежность в ходе полевых испытаний, продемонстрировав высокий потенциал для интеграции в системы «умного» сельского хозяйства.