Яндекс.Метрика

АНАЛИЗ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ БОРЬБЕ С СОРНЯКАМИ


СЁМИН АЛЕКСАНДР, СКВОРЦОВ ЕГОР, СКВОРЦОВА ЕКАТЕРИНА

DOI 10.32651/238-49

УДК 637.112

Выпуск № 8, Август 2023 г., статья № 8, стр. 49-54

Рубрика: ЦИФРОВИЗАЦИЯ В АПК

Ключевые слова: СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БОРЬБА С СОРНЯКАМИ, ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОРНЯКОВ, ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ


Аннотация: Борьба с сорняками является серьезной проблемой сельскохозяйственного производства. Засорение культурных полей сорняками приводит к резкому снижению урожайности сельскохозяйственных культур. Цель исследования – выявление особенностей и обобщение опыта в области применения систем искусственного интеллекта при борьбе с сорняками. Приведены результаты отбора публикаций из международных баз цитирования по проблеме исследования. Для идентификации сорняков в основном применяются сверточные нейронные сети, в некоторых случаях в сочетании с методами машины опорных векторов, ближайшего соседа, различными классификаторами и также их ансамблями (сочетаниями). Установлено, что системы искусственного интеллекта позволяют с точностью свыше 90% идентифицировать отдельные сорняки и их группы в посевах культурных растений. Выделены эффекты от применения систем искусственного интеллекта при борьбе с сорняками, которые состоят в снижении расходования средств защиты растений и повышении урожайности сельскохозяйственных культур при точечном опрыскивании сорняков. Даны конкретные рекомендации по применению систем искусственного интеллекта при механической прополке сорняков робототехникой.

Авторы:
Сёмин Александр Николаевич, Уральский государственный экономический университет
Скворцов Егор Артёмович, Уральский государственный экономический университет
Скворцова Екатерина Геннадьевна, Уральский государственный аграрный университет


Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Сёмин, А. Н. Анализ исследований в области применения систем искусственного интеллекта при борьбе с сорняками / А. Н. Сёмин, Е. А. Скворцов, Е. Г. Скворцова. – DOI 10.32651/238-49. – Текст : непосредственный // Экономика сельского хозяйства России. – 2023. – № 8. – (ЦИФРОВИЗАЦИЯ В АПК). – С. 49-54.

На электронную версию:

Сёмин, А. Н. Анализ исследований в области применения систем искусственного интеллекта при борьбе с сорняками / А. Н. Сёмин, Е. А. Скворцов, Е. Г. Скворцова. – DOI 10.32651/238-49. – Текст : электронный // Экономика сельского хозяйства России. – 2023. – № 8. – (ЦИФРОВИЗАЦИЯ В АПК). – С. 49-54. – URL: http://esxr.ru/article/4294 (дата обращения – 29.04.2024). – Режим доступа: для авториз. пользователей.

Скачать

Cкачать статью

Оформите электронную подписку и сможете скачать эту статью прямо сейчас!


ANALYSIS OF RESEARCH IN THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS IN WEED CONTROL

DOI 10.32651/238-49

Issue № 8, 2023, article № 8, pages 49-54

Section: DIGITALIZATION IN THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX

Keywords: AGRICULTURE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, WEED CONTROL, WEED IDENTIFICATION, RESEARCH REVIEW

Abstract: Weed control is a major problem in agricultural production. Clogging of cultivated fields with weeds leads to a sharp decrease in crop yields. The purpose of the study is to analyze research in the field of the use of artificial intelligence systems in weed control. The results of the selection of publications from international citation databases on the research problem are presented. To identify weeds, convolutional neural networks are mainly used, in some cases in combination with methods of support vector machine, nearest neighbor, various classifiers, and also their ensembles (combinations). It has been established that artificial intelligence systems allow, with an accuracy of over 90%, to identify individual weeds and their groups in crops of cultivated plants. The effects of the use of artificial intelligence systems in weed control are highlighted, which consist in reducing the expenditure of plant protection products and crop yields during spot spraying of weeds. Specific recommendations are given on the use of artificial intelligence systems for mechanical weeding by robotics.

Authors: Semin Aleksandr Nikolaevich, Skvortsov Egor Artemovich, Skvortsova Ekaterina Gennadevna