Списание АГРОБИО ТЕХНИКА | брой 3, 2023г.

растениевъдство 57 АГРОБИО техника 3'2023 Р Е К Л А М А Р Е К Л А М А матизирана конвейерна транспортна линия през мултиспектрална система, която сканира над 20 параметъра на около 100 растения за 40 секунди. Информацията се визуализира и анализира за секунди. Така се изчисляват широк набор от морфологични и физиологични параметри - напълно автоматично и в реално време. Мултиспектралните камери сканират растението и запазватизображенията на сървър за данни. Идентификационният номер на растението се разпознава от RFID четец (за радиочестотна идентификация) и се използва за свързване на изображения с метаданни като генотип, информация за третирането и т. н. Растенията в тази система оставатна конвейерната система и се движат през оранжерийното пространство 24 часа 7 дни в седмицата, за да се установи всяко изменение и да се премахнат отклоненията в условията на околната среда. Някои от автоматите за фенотипизиране работят като те самите се движат над растенията. Мултиспектралният скрининг е особено ефективен за анализ на популациите с разсад - за оценка на генотипа и ефектите от хранене, поливане, микроклимат и борба с болести, чрез т. н. мониторинг на реакцията на стрес. Автоматично откриване и разпознаване на вредители Проверката на капаните за насекоми е основна задача за ефективна програма за интегрирано управление на вредителите в оранжериите. При това идентифицирането и преброяването на насекомните вредители, уловени в капаните, е много тромава процедура. Затова е необходим ефективен подход за облекчаване на проблема и предоставяне на навременна информация за насекомните вредители. Напреднали технологии с конволюционна невронна мрежа (CNN), която е обучена директно от данни, предлагат автоматичен метод за многокласово разпознаване на малки парникови насекомни вредители. Те използват изображения от капаните, получени от безжични устройства за наблюдение и визуализация. В такива системи детекторите са обучени за откриване на определени обекти в изображения, като се прилага класификатор за допълнително филтриране на обекти, които не са насекоми. След това получените обекти от насекоми допълнително се класифицират в мухи (Diptera: Drosophilidae), комари (Diptera: Sciaridae), трипси (Thysanoptera: Thripidae), бели мухи (Hemiptera: Aleyrodidae) и други, като се използва многокласов CNN класификатор. Предимствата на този подход включват гъвкавост при добавяне на повече класове към многокласовия класификатор на насекоми и възможност за разработване на адекватни стратегии за контрол върху откритие вредители СМАРТ РЕШЕНИЕ ЗА ДОБРОТО ЗЪРНОСЪХРАНЕНИЕ Запазете качеството на зърното Спестете разходи за електроенергия Увеличете доходите си Инфотех-груп ЕООД Адрес: Ул. Кап. Г. Мамарчев 1-7 1510 София, БЪЛГАРИЯ; Тел: 0879 449 311, 0888 222 478; e-mail: itg@itg.bg ITG СИСТЕМИ ЗА ТЕРМОКОНТРОЛ www.itg.bg 24/7 температурни измервания 24/7 следене на климатичните условия Отчитане на ниво Справки за изменение на температурите Автоматични предупреждения и известия Автоматично управление на вентилацията

RkJQdWJsaXNoZXIy MTEyMTYwMw==