Новое приложение для смартфонов предскажет урожайность виноградников раньше и точнее

Инженеры Корнеллского университета (США) и ученые-растениеводы объединились для разработки недорогой системы, которая позволит производителям винограда прогнозировать урожай намного раньше в сезон и более точно, чем дорогостоящие традиционные методы.

Новый метод позволяет виноградарям использовать смартфон для записи видео с виноградных лоз, управляя трактором или гуляя по винограднику. Затем производители могут загрузить свое видео на сервер для обработки данных. Система использует компьютерное зрение для повышения надежности оценок урожайности.

Традиционные методы оценки количества гроздей винограда часто выполняются вручную рабочими, которые подсчитывают множество гроздей на лозах, а затем масштабируют их количество для учета всего виноградника. Эта стратегия трудоемкая, дорогостоящая и неточная, со средним уровнем ошибок подсчета до 24% от фактического урожая. Новый метод снижает максимальное среднее количество ошибок почти вдвое.

Когда рабочие вручную подсчитывают грозди на виноградной лозе, точность во многом зависит от подсчета человека. В ходе эксперимента исследователи обнаружили, что для панели из четырех лоз, содержащих 320 гроздей, ручной подсчет варьировался от 237 до 309. Рабочие подсчитывают количество гроздей на небольшой части виноградника, чтобы получить среднее количество гроздей в ряду. Затем фермеры умножают среднее значение на общее количество рядов, чтобы спрогнозировать урожайность виноградника. Когда количество кластеров неправильно подсчитывается, умножение только усиливает неточные прогнозы урожайности.

Высокотехнологичные и точные счетчики-роботы действительно существуют, но они стоят более 12 000 долларов, что делает их недоступными для мелких и средних производителей. Еще один недостаток: виноград считают ближе к созреванию, в конце сезона, в сентябре или октябре. Новый метод считает кластеры с мая по июнь.

Наличие хороших прогнозов в начале сезона дает фермерам больше времени, чтобы действовать на основе информации. Фермеры могут заранее обеспечить рабочую силу и покупателей. Или, если они производят вино, они могут приобрести необходимое количество оборудования для его производства и упаковки. Если не согласовать все это заранее, это может вызвать проблемы у производителей в последнюю минуту и в конечном итоге снизить прибыль.

Исследователи проведут полевые испытания приложения этим летом и предполагают, что это приложение будет с открытым исходным кодом, а компоненты машинного обучения будут настроены таким образом, чтобы пользователи просто загружали свое видео на сервер, который будет обрабатывать данные за них.