Как сообщает xpir.ru, разработчик искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств Cognitive Technologies объявил о первом результате проекта по созданию «умного» сельскохозяйственного производства. В компании разработали систему компьютерного зрения, позволяющую сельхозтехнике «видеть» на поле объекты, представляющие для нее опасность (камни, столбы, металлические конструкции и т.п.) и использовать информацию о них и их координатах для обеспечения безопасности механизмов при сборе урожая, сообщается в пресс-релизе.

Проект по созданию «умной» сельхозтехники реализуется при поддержке Минобрнауки России. В 2015 году компания Cognitive Technologies получила субсидии в размере 68 млн от министерства в рамках реализации федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2020 годы», утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 28 ноября 2013 года № 1096.

«Опытный образец трактора, оснащенного нашей системой компьютерного зрения, в мае месяце уже появился на российских полях. Это первый, но важный шаг по созданию беспилотной сельхозтехники», – говорит президент Cognitive Technologies Ольга Ускова.

Работа системы состоит из двух основных стадий – сбора информации и ее анализа. Сбор данных осуществляется весной, когда посевные площади еще не засеяны и опасные объекты не скрыты в сельхозкультурах. На тракторы установлены программно-аппаратные комплексы компьютерного зрения, включающие в себя стереопару (система из двух видеокамер, получающих изображение в формате Full HD), навигационный и инерционный датчики ГЛОНАСС/GPS и вычислительный блок. Во время выполнения предпосевных операций (внесение удобрений, боронование) и непосредственно посевной с тракторов попутно производится оцифровка посевных площадей.

Пока что трактора проходят полевые испытания с водителем. Технология, разработанная специалистами Cognitive Technologies, позволяет с высокой точностью детектировать опасные объекты, определять их размеры и координаты для составления высокоточных карт. Благодаря точному знанию положения предметов на поле, многие из них становится возможным удалить еще до момента уборочной, когда они могут представлять реальную угрозу механическим элементам сельхозтехники.

Руководитель проекта Cognitive Technologies по созданию беспилотной сельхозтехники Алексей Панченко говорит: «Мы научились выделять признаки опасных объектов (форма, текстура, цвет и др.), позволяющие нам отличать и классифицировать такие внешне схожие препятствия, как камни, комья земли или травы и т.д. Важным достоинством нашей технологии является устойчивость ее работы в различных режимах яркости. У нас даже получается «видеть» объекты в темное время суток, а это чрезвычайно важно для всего проекта, поскольку многие сельхозработы производятся ночью».

Вся накопленная на стадии сбора информация об оставшихся на поле объектах будет использоваться «умной» сельхозтехникой на стадии анализа информации, при уборке урожая. Предполагается, что «умные» комбайны, на которых будут установлены видеокамеры и датчики смогут во время уборочной получать информацию о новых объектах, тем или иным образом появившиеся на поле за период времени с посевной до уборочной (в том числе людей и животных), детектировать и обходить их. Система компьютерного зрения Cognitive Technologies позволяет детектировать объекты, размером от 10-15 см на расстоянии до 15–20 метров.

Участники проекта уверены, что разработанная система компьютерного зрения позволит экономить десятки миллионов рублей в год только в масштабах одного хозяйства.