ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЦИФРОВОЙ ПЛАТФОРМЫ ПО ИДЕНТИФИКАЦИИ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ И НОРМАЛИЗАЦИИ ИХ РОСТА «АГРОМИР»: РАЗРАБОТКА ВИЗУАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ И ФОРМИРОВАНИЕ DATASETS
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ЦИФРОВОЙ ПЛАТФОРМЫ ПО ИДЕНТИФИКАЦИИ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ И НОРМАЛИЗАЦИИ ИХ РОСТА «АГРОМИР»: РАЗРАБОТКА ВИЗУАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ И ФОРМИРОВАНИЕ DATASETS
Аннотация
Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания интеллектуальной системы для идентификации болезней культурных растений с возможностью формирования рекомендаций по нормализации их роста и развития в режиме онлайн. В статье рассмотрены аспекты проектирования и компьютерной реализации (в частности, разработка визуальных компонентов и формирование datasets) интеллектуальной цифровой платформы по идентификации болезней растений и нормализации их роста «Агромир». Представлены разработанные функциональные модели семейства IDEF, рассмотрены аспекты дизайна с использованием каскадных таблиц стилей и компьютерной реализации на основе стека технологий, включающего в себя язык программирования Python, а также фреймворк Django.
1. Введение
Развитие технологий искусственного интеллекта, методов глубокого машинного обучения и нейросетевых технологий обуславливает возможность их широкого применения в различных отраслях народного хозяйства, в том числе сельском хозяйстве. В Российской Федерации реализуется целый ряд государственных программ для развития современного высокоэффективного сельского хозяйства, в частности, ключевой задачей является переход к цифровому сельскому хозяйству, точному земледелию, активному использованию интеллектуальных технологий в АПК . Согласно посланию Президента Российской Федерации Федеральному Собранию от 29.02.2024, «В современных условиях повышение эффективности всех сфер производительности труда неразрывно связано с цифровизацией, с использованием технологий искусственного интеллекта» и национального проекта «Экономика данных» важнейшим вектором развития и интенсификации сельскохозяйственного производства является разработка и внедрение систем искусственного интеллекта все отрасли народного хозяйства, в том числе сельского .
Комплексная защита растений от болезней должна проводиться на основе детальных анализов фитоагроценозов, с учетом объективной оценки ожидаемого поражения сельскохозяйственных культур, вероятных размеров наносимого вреда. Контроль за распространением и развитием патогенов позволяет своевременно и эффективно проводить специальные мероприятия, прогнозировать степень развития болезней, их вредоносность и возможный недобор урожая.
Проблемы разработки, адаптации и внедрения систем искусственного интеллекта, цифровых технологий и компьютеризированных программных комплексов рассмотрены в работах Бородычева В.В. , , Михайленко И. М. , Трухачева В.И. , Юрченко И.Ф. и других отечественных и зарубежных авторов , , , , . Однако остаются недостаточно изучены проблемы разработки интеллектуальных систем и цифровых платформ для идентификации болезней растений с поддержкой функций нормализации их состояния и роста.
2. Материалы и методы
Рисунок 1 - Диаграмма IDEF0 цифровой платформы «Агромир»
Рисунок 2 - Декомпозиция диаграмма IDEF0 цифровой платформы «Агромир»
Рисунок 3 - Декомпозиция диаграмма IDEF0 блоков А2, А3
Рисунок 4 - Логическая структура цифровой платформы «Агромир»
3. Результаты и их обсуждение
Рисунок 5 - Установка фреймворка
Рисунок 6 - Процедура подключение дизайна с использованием CSS
Рисунок 7 - Процедура привязки изображений
Рисунок 8 - Диалоговое окно авторизации/регистрации на цифровой платформе «Агромир»
Рисунок 9 - Финальный вариант интерфейса
4. Заключение
В ходе дальнейшего развития исследований (поддержанных грантом Российского научного фонда и администрации Волгоградской области (№ 22-21-20041)), посвященных проблемам повышения биопродуктивности фитоагроценозов в условиях точного земледелия осуществлено проектирование и программная реализация интеллектуальной платформы по идентификации болезней растений и нормализации их роста «АГРОМИР». В частности, осуществлена, на базе стека технологий, включающего в себя язык программирования Python, а также фреймворк Django, разработка визуальных компонентов интерфейса и формирование dataset цветных RGB-изображений, пораженных болезнями культурных растений.