Специалисты компании Cognitive Pilot, - резидент фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ), дочернее предприятие Сбера и Cognitive Technologies, - смогли решить сложную задачу, позволяющую автопилотам умной сельхозтехники различать области, практически неразличимые человеческим глазом. Компания разработала технологию Cognitive Border Recognition, позволяющую с промышленной точностью распознавать границы обработанных и необработанных техникой областей, которые во многих случаях неотличимы человеком, и осуществлять по ним навигацию по компьютерному зрению с сантиметровой точностью. Эта возможность позволила существенно расширить области применимости систем автопилотирования.
«Большей частью такие решения востребованы в так называемых, "тракторных задачах". Попробуйте, например, различить границу засеянной и незасеянной областей поля при проведении сева или обработанной и не обработанной химикатами частей поля», комментирует ведущий разработчик Cognitive Pilot Геннадий Савицкий.
До недавнего времени такие задачи традиционно решались средствами автопилотирования без использования ИИ, - GPS-навигацией по спутниковому сигналу. Однако с уходом зарубежных компаний-производителей систем GPS-навигации с российского рынка и прекращению ими поддержки пользователей, точность выполнения сельхоз-операций техникой, оснащенной GPS-навигаторами, снизилась в несколько раз. Кроме того, проблема отсутствия GPS-сигнала в областях, близких к зоне проведения СВО сделала использование GPS-навигации полностью невозможной.
«Появление решений на основе ИИ для навигации сельхозтехники в зонах со слабым GPS-сигналом и его отсутствия трудно переоценить. Для аграрных регионов юга России – это просто палочка-выручалочка. Доля таких областей в последнее время увеличивается во всем мире. На мощность GPS-сигнала также оказывают влияния и природные явления, например, вспышки на Солнце. В свою очередь, автопилоты на основе ИИ являются технологиями нового поколения. Современные датчики и интеллектуальное ПО позволяют лучше человека распознавать ориентиры для навигации при автопилотировании. Они делают это с самой высокой точностью», говорит директор направления AgroTech кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково» Наталья Чернышёва.
Специалисты Cognitive Pilot научились выделять ключевые признаки границы, разделяющую зоны обработанной и необработанной части поля для всех сельхоз-операций. Это стало основой Cognitive Border Recognition.
«Мы применили нейросетевой механизм уточнения границ. По анализу поступающих с камер изображений и имеющимся признакам границы раздела областей поля мы имеем возможность выделять наиболее вероятные зоны, содержащие эту границу, уточнять данные о ее наличии и подтверждать такую принадлежность. Другими словами, сеть стала обращать внимание даже на незначительные перепады в текстурах поля и более точно определять границы. Это наше ноу-хау. До нас это еще никто не использовал», говорит Геннадий Савицкий.
Кроме того, на финальном этапе обработки, специалисты Cognitive Pilot интегрировали в архитектуру нейронной сети классическую технику преобразования Хафа, что позволило использовать глобальные признаки (такие как граница зоны вспахано/не вспахано) без сильного увеличения глубины сети. При этом подходе этапы обработки данных проходят более эффективно.
В таких сложных случаях, как опрыскивание, полив и т.п., для достижения нужной точности распознавания обработанной и необработанной зон поля, разработчики используют инфракрасное излучение.
Напомним, что Cognitive Agro Pilot – первая в мире промышленная система автопилотирования, которая использует два вида навигации, которые дополняют друг друга: на основе компьютерного зрения и спутникового GPS-сигнала.
В таких сложных случаях, как опрыскивание, полив и т.п., для достижения нужной точности распознавания обработанной и необработанной зон поля, разработчики используют инфракрасное излучение.
Напомним, что Cognitive Agro Pilot – первая в мире промышленная система автопилотирования, которая использует два вида навигации, которые дополняют друг друга: на основе компьютерного зрения и спутникового GPS-сигнала.
«Разработка Cognitive Border Recognition – это огромная победа российских разработчиков. Теперь ИИ-автопилотированию подвластны практически все ситуации, которые могут возникнуть на поле, даже где видимые ориентиры трудноразличимы и отсутствует GPS-сигнал. Это очередной пример задачи, которую ИИ научился решать лучше человека. Создание таких решений – это новый, перспективный рынок, потенциальный объем которого эксперты оценивают в десятки миллиардов долларов, и очень важно, что наша страна является законодателем мод в этой важной сфере», говорит генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.
