Нейронная сеть для распознавания и классификации плодов яблони

Аннотация

В статье предлагается метод мониторинга промышленных садов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Для идентификации плодов яблони на кроне дерева с помощью движущейся в рядах садовых насаждений роботизированной платформы с закрепленной на ней камерой разработана нейронная сеть, использована модель VGG-16 и архитектура SSD, которые детектируют выходное пространство и генерируют ограничивающие прямоугольники на изображениях с различными соотношениями сторон. Для подсчета количества плодов относительно каждого ряда насаждений, предлагается метод сшития серии фотографий плодовых деревьев в ряду в цилиндрическую панораму. Для оценки качества разработанной нейронной сети при работе с 6 классами применена задача мульти-классификации. Анализ результатов проведенных исследований показал, что разработанная модель нейронной сети обладает высокой производительностью и высоким качеством упорядочивания объектов классов. Разработанная нейронная сеть позволяет вести обработку не менее 200 запросов, идентифицировать на изображениях кроны деревьев здоровые плоды яблони и плоды яблони, пораженные болезнями, вести подсчет их количества.