Исследователи Сибирского федерального университета разрабатывают систему, с помощью которой можно автоматически детектировать различные повреждения хвойных деревьев на основе искусственного интеллекта по данным съёмки беспилотного летательного аппарата. В настоящее время разработана новая архитектура нейросети, способная самостоятельно в кратчайшие сроки классифицировать стадии повреждения дерева.

«На наш взгляд, это актуальное и своевременное исследование. Сибирская тайга играет важную роль в глобальном климате. И хотя леса — это возобновляемый ресурс, в некоторых районах мира деградация их слишком высока и не компенсируется восстановлением. К ослаблению и гибели деревьев, помимо пожаров, часто приводят нападения жуков-короедов. Обычно ели гибнут в течение 2–4 лет с момента первой экспансии жука. Поэтому мониторинг вторжения этих насекомых должен быть как можно более ранним, буквально при первых признаках повреждения деревьев. Нам нужно дать максимально точную оценку состояния леса, чтобы знать, что предпринимать дальше. Фактически появляется необходимость принять решение, имея небольшую выборку — если жук подобрался к десятку елей, например, это очень сложно обнаружить, тем более, располагая снимками с БПЛА не очень высокого разрешения. Мы надеемся предложить выход из сложившейся ситуации при помощи „умной" свёрточной нейросети, способной к постоянному самообучению», — сообщила руководитель лаборатории глубокого обучения Сибирского федерального университета Анастасия Сафонова.

Учёный отметила, что обучение нейросети будет вестись как на наборе данных без увеличения, так и на искусственно увеличенном наборе данных. Разработанный графический интерфейс программы позволит облегчить пользователю взаимодействие с системой и анализом результатов детектирования стадий повреждения дерева.

«В итоге работы мы получим программный продукт, позволяющий детектировать и классифицировать различные категории повреждения дерева на изображениях сверхвысокого пространственного разрешения. Система сможет отображать метки, показывающие повреждённые деревья, и сразу же относить повреждения к определённому классу»,  — продолжила Анастасия Сафонова.

Исследователи называют свой программный продукт инновационным: разработанная система автоматически строит рамки объектов, которые отображают метки, предсказывает повреждённые деревья и класс их повреждения на анализируемых изображениях. На сегодняшний день в России не существует аналогов такой архитектуры нейросети.

«У нашего продукта всего лишь до 6 слоев свёртки, он „лёгкий" и даёт высокую точность распознавания объектов при меньших вычислительных затратах (точность распознавания более чем на 5 % выше в сравнении с классическими методами). Важно, что наша система адаптирована под конкретные задачи детектирования и классификации категорий повреждения дерева по данным изображений с БПЛА. И сейчас речь идёт преимущественно о хвойных деревьях и их проблемах», — говорит Анастасия Сафонова.

Структура алгоритма, предлагаемая красноярскими учёными, выглядит так: трёхцветное изображение (красный, зелёный, синий) последовательно преобразуется в палитру серых оттенков; «серое» изображение размывается с помощью высокочастотного Гауссова фильтра для уменьшения шумов. А дальше создаётся чёрно-белое изображение, структурируются контуры всех элементов «картинки», чтобы различить очертания отдельных крон деревьев и минимизировать их слияние в одном объекте. Наконец сеть обнаруживает «подозрительные» участки изображения и классифицирует их.

Учёные отмечают, что точность распознавания у разработанного ими продукта составляет до 97 %, а скорость обучения сети очень высока (до 30 итераций), скорость же классификации составляет до 30 секунд на одно изображение.

Апробация разработанных алгоритмов и архитектуры свёрточной нейросети уже производились на тестовых участках природного заповедника Столбы, по данным БПЛА за 2016 и 2018 гг. (https://www.mdpi.com/2072-4292/11/6/643, http://news.sfu-kras.ru/node/21588).

Разработанный красноярскими учёными продукт найдёт широкое применение в научно-исследовательских отделах институтов и предприятий, работающих в области лесных ресурсов и лесных экосистем, в региональных службах лесозащиты и службах, осуществляющих надзор в области лесопользования. Также подобное программное обеспечение может внедряться в систему мониторинга лесного и сельского хозяйства, на станции БПЛА для мониторинга растительных сообществ в режиме реального времени.

Один из успешных проектов победителя конкурса УМНИК в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» 2019.

Пресс-служба СФУ

Похожие новости

  • 20/08/2019

    Эксперт СФУ назвал риски введения электронных паспортов

    ​В 2022 году в России выдадут последние бумажные общегражданские паспорта. Им на смену придёт электронный документ. Его первыми обладателями смогут стать жители Москвы, где внедрение нового формата паспорта в пилотном режиме начнётся в июле следующего года.
    545
  • 20/11/2020

    Гаджеты для спорта и самоконтроль: учёные объяснили, как сделать фитнес-тренировки эффективнее

    ​Учёные Сибирского федерального университета приняли участие в разработке рекомендаций, направленных на непрерывный самомониторинг и контроль выполняемых аэробных упражнений у молодых людей, регулярно занимающихся фитнесом.
    525
  • 07/05/2019

    Платформу для защиты авторского права IPUniversity протестируют в ведущих вузах России

    ​Стартовал очередной этап реализации проекта по созданию и запуску цифровой платформы обмена знаниями и управления авторскими правами — к тестированию IPUniversity приступили в вузах, входящих в Ассоциацию ведущих университетов России.
    638
  • 29/10/2018

    Электронные клоны: красноярские ученые нашли новый способ диагностики техники

    ​Ученые Сибирского федерального университета (СФУ) предложили использовать "электронных клонов" для online оценки состояния техники и представили соответствующую модель нейрокомпьютерной диагностики, сообщила РИА Новости пресс-служба университета.
    769
  • 08/10/2020

    Учёные рассказали о «смертельной дымке» над лесами в Арктике

    Учёные СФУ реконструировали влияние на сибирские леса индустриальных выбросов на севере Сибири, значительная доля которых связана с деятельностью крупных промышленных объектов Евразии и Северной Америки, находящихся за тысячи километров.
    383
  • 21/06/2017

    Разработанное в СФУ приложение рассчитывает вероятность поступления в вуз

    ​В СВФУ разработали приложение для абитуриентов, которое показывает, какие ЕГЭ нужно сдать, чтобы попасть на определенный факультет. Помимо этого, программа прогнозирует, с какой вероятностью абитуриент будет зачислен в первую или вторую волну.
    1526
  • 20/08/2018

    Красноярские ученые предложили использовать технологию блокчейн для создания честной очереди в детский сад

    ​Существующие технологии, применяемые при формировании очереди в детсады и мониторинге, не обеспечивают полной защищенности от изменения и искажения информации об очередности, времени записи в очередь и прочее.
    832
  • 18/10/2018

    В Красноярске пройдет саммит, посвящённый технологиям blockchain и криптовалютам

    С 02.11.2018 по 04.11.2018 в Сибирском государственном университете науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева состоится саммит “SIBERIAN BLOCKCHAIN SUMMIT 2018” посвящённый технологиям blockchain и криптовалютам.
    1333
  • 29/01/2020

    Учёные СФУ превратят «спящую» информацию в уникальную базу данных

    ​Доценты Гуманитарного института и Института космических и информационных технологий Сибирского федерального университета Павел Полуян и Дмитрий Личаргин стали победителями конкурса «Старт — Цифровые платформы» по разработке цифровых платформ и технологий, направленных на развитие информационной инфраструктуры.
    611
  • 23/11/2020

    Эксперты: слабая активность Солнца позволила сохранить азотную атмосферу спутника Сатурна

    Азотная атмосфера Титана, являющегося самым крупным спутником Сатурна, сохранилась до наших дней благодаря слабой активности Солнца. К таким выводам пришла международная группа исследователей, в которую вошли ученые Сибирского федерального университета, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
    352