Nová studie zveřejněná v Plant Phenomics představuje WheatNet, revoluční metodu, která zlepšuje detekci klasů u pšeničného obilí. S rostoucí poptávkou po přesném zemědělství je přesné detekování klasů pomocí fenotypování klíčové pro maximalizaci výnosu plodin.
Zatímco hluboké učící se modely v tomto oboru slibně dopadly, stále mají problém s přizpůsobením se dynamické povaze růstu pšenice, zejména při řešení barevných odchylek v různých fázích. Tato omezení vedla k snížení adaptačních schopností a přesnosti. Nicméně, výzkumná obec neúnavně pracuje na optimalizaci neuronových sítí pro lepší extrakci a klasifikaci vlastností.
Studie prezentovaná v Plant Phenomics navrhuje WheatNet jako nové řešení pro detekci malých a orientovaných klásků pšenice na snímcích z UAV od fáze plnění až po dozrání. WheatNet zahrnuje Transformační síť, která minimalizuje rozdíly v barevných vlastnostech, a Detekční síť, která zlepšuje detekční schopnosti. WheatNet také představuje mikroškálovou vrstvu detekce pro extrakci malých vlastností klásků a kruhovou hladkou štítku pro klasifikaci úhlů klásků.
Výsledky studie jsou ohromující. WheatNet dosáhl průměrné přesnosti detekce klasů 89,7% a přesně popsal morfologii klásků. I při poměru všech nalezených klásků k reálnému počtu 0,95 WheatNet předčil ostatní metody svou vysokou přesností. Rychlost detekce sítě dosáhla úžasných 20 snímků za sekundu a prokázala vynikající přesnost při počítání s nízkými hodnotami RMSEc, rRMSEc a MAEc.
Revoluční vlastnosti WheatNetu řeší výzvy, kterým čelily předchozí modely detekce. Jeho schopnost snižovat chyby detekce způsobené barevnými odchylkami mezi fázemi ho činí velmi vhodným pro aplikace na poli a přesnou předpověď výnosu. Navíc se WheatNet rozšiřuje přes jednostupňové modely detekce tím, že se přizpůsobuje více fázím růstu a přitom udržuje výjimečnou přesnost.
Tento průlom v detekci klasů nás přibližuje k dosažení přesného zemědělství a maximálnímu výnosu plodin. Integrace WheatNetu do zemědělských postupů má potenciál revolučně změnit průmysl a zvýšit celkovou produktivitu.
The source of the article is from the blog agogs.sk