Машинное зрение

Проект направлен на цифровизацию и автоматизацию селекционно-семеноводческих процессов на основе технологий искусственного интеллекта и дистанционного мониторинга

Стать резидентом

ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА

Проект «Машинное зрение» — это комплексная цифровая экосистема, разрабатываемая компанией RUSEED на базе Кластера Вавилов. Проект направлен на глубокую цифровизацию и автоматизацию селекционно-семеноводческого процесса с помощью технологий искусственного интеллекта и дистанционного мониторинга. Его ключевая задача — создание интеллектуальной системы для прогнозирования, анализа и управления селекционными программами и агротехнологиями.

Основные направления проекта

Дистанционный мониторинг и анализ посевов

В основе проекта лежит высокоточный мониторинг полей с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Полученные мультиспектральные и гиперспектральные снимки обрабатываются алгоритмами компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Это позволяет в автоматическом режиме проводить детальный анализ состояния посевов, включая оценку фаз роста, густоты стояния растений, выявление выпадов, двойников и пропусков

Фенотипирование и идентификация ключевых признаков растений

Система обеспечивает автоматизированный анализ фенотипических признаков растений с высокой точностью. Алгоритмы ИИ способны диагностировать и оценивать характеристики листового аппарата, корзинок, цветков, лузги и ядер семян. Это позволяет селекционерам оперативно идентифицировать и отбирать перспективные генотипы для включения в селекционные программы, а также прогнозировать наиболее эффективные схемы скрещиваний

Агрономический анализ и прогнозирование

Для агрономов система предоставляет инструменты анализа состояния посевов по вегетационным индексам (NDVI, GNDVI и др.). Это дает возможность отслеживать эффект от гербицидных обработок, оптимизировать производственную систему с учетом погодно-климатических факторов и точно прогнозировать урожайность на основе объективных данных

Технологические возможности проекта:

Автоматизированный сбор и обработка данных дистанционного зондирования с помощью БПЛА

Применение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения для анализа изображений

Интеграция данных в единую цифровую платформу для управления селекционными программами

Создание прогнозных моделей для селекции и агрономии

Основные направления проекта:

Проект реализуется в рамках мультидисциплинарного сотрудничества. Партнерами выступают компания RUSEED, Кластер Вавилов, Адыгейский государственный университет, компания Геомирагро, а также Госсорткомиссия.

Внедрение

Внедрение экосистемы «Машинное зрение» позволяет значительно оптимизировать трудозатраты на проведение фенологических исследований, ускорить процесс отбора перспективных образцов и повысить эффективность подготовки новых селекционных достижений к государственным сортоиспытаниям. Проект наглядно демонстрирует, как интеграция передовых digital-решений в традиционные процессы способствует созданию инновационной среды для развития отечественной селекции.