Описание
Проект направлен на исследование и экспериментальное обоснование научно-технических и проектно-функциональных решений по созданию конечного продукта – распределённого сервиса интеллектуальной интегрированной системы активной защиты растений.
Цель проекта: разработка интеллектуальной экспертной системы активной защиты растений, ее изготовление и тестирование
Задачи проекта:
- разработка системы обучения автономного робота распознавания изображений в видеопотоке на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры;
- разработка основных алгоритмов формирования мультиагентной модели ориентации и навигации мобильных роботов на основе многомодальных потоков данных;
- разработка системы перемещения робота
- разработка мультиагентной нейрокогнитивной системы предиктивного анализа наличия угроз для посевов и генерации рекомендаций по их устранению;
- разработка, сборка и тестирование испытательного стенда в виде автономного робота для опрыскивания.
Ожидаемые результаты: Подобная система позволит снизить риски потери урожая, а также упростить процесс мониторинга состояния растений и ухода за ними, что приводит к снижению издержек в растениеводстве
Области применения: Сельское хозяйство
Возможные потребители: Крупные агропромышленные предприятия и частные хозяйства, занимающиеся растениеводством.
Разрабатываемая интеллектуальная интегрированная экспертная система активной защиты растений представляет из себя аппаратно-программный комплекс, предназначенный для мониторинга и защиты посевов от ряда угроз, среди которых вредители, сорные растения и болезни. Подобная система позволит снизить риски потери урожая, а также упростить процесс мониторинга состояния растений и ухода за ними, что приводит к снижению издержек в растениеводстве.
Сервис интеллектуальной интегрированной экспертной системы активной защиты растений, представляет собой совокупность программных, аппаратных и инфраструктурных решений для обеспечения мониторинга и ухода за сельскохозяйственными угодьями. Данный сервис основан на мультиагентной нейрокогнитивной интеллектуальной системы принятия решений, на основе которой построены интеллектуальное распознавание изображений, прогнозирование состояния урожая, принятие решений и управление активной защитой растений. Данная архитектура позволяет реализовать самообучающуюся систему принятия решений, которая самостоятельно обрабатывает информацию с многомодальных потоков данных и прогнозирует наиболее эффективный план по защите растений, а также обеспечивает согласованное управление множеством различных робототехнических комплексов. В частности, за счет видеосигнала и дополнительных данных с сенсоров, система локально и в режиме реального времени определяет конкретную угрозу отдельным растениям и рассчитывает состав активной жидкости для опрыскивания.