Фото: із відкритих джерел
Розроблено нову модель VS-YOLO для автоматичного виявлення продуктивності посіву розсади листових овочів, що значно покращує точність і ефективність процесу. Система базується на технології YOLO11n та забезпечує високу точність розпізнавання насіння.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Hortidaily.
У відповідь на проблеми низького індексу кваліфікації одиничного насіння та високого індексу пропущеного посіву під час висіву розсади листових овочів, дослідники запропонували легку модель виявлення продуктивності посіву під назвою VS-YOLO, засновану на YOLO11n.
Ця модель була впроваджена на пристрої NVIDIA Jetson Xavier NX. Для зручності користувачів розроблено інтуїтивно зрозумілий графічний інтерфейс, а також автоматизовану систему виявлення продуктивності посіву овочів. Система дозволяє здійснювати інтелектуальне пересівання в конкретних місцях, завдяки механізму передачі даних у реальному часі між пристроєм Jetson та контролером на базі ПЛК.
Технічні характеристики та параметри
- VS-YOLO досягає точності [email protected] 96,5% та F1 Score 93,45% у виявленні продуктивності посіву трьох типів насіння овочів.
- Кількість параметрів моделі VS-YOLO становить лише 1,61 млн, що на 37,6% менше, ніж у YOLO11n (2,58 млн).
- Система працює з продуктивністю 120 лотків на годину, досягаючи точності 99,03% для одиничного насіння, 89,83% для множинного посіву та 92,26% для пропущеного посіву.
- Індекс кваліфікації одиничного насіння та індекс пропущеного посіву становили 93,43% та 4,68% відповідно. Після пересіву ці показники покращились до 97,61% та 0,32%.
Ці значні покращення відкривають нові можливості для розвитку систем виявлення продуктивності посіву та пересіву для виробництва розсади овочів.