AGRIS - 

Data provenance by Country

2021

Surovtsev, V.N. | Shul'gin, I.K. | Luzhnyak, V.D. | Pogodina, O.V.

Обоснован рост требований к системе мониторинга здоровья и физиологического состояния животных для решения задач по увеличению срока продуктивного хозяйственного использования высокопродуктивных коров на крупных молочных комплексах. Анализ основных причин выбраковки коров в племенных хозяйствах Ленинградской области свидетельствует, что большую часть болезней при беспривязном содержании коров с доением в доильных залах можно выявить и предотвратить на ранних стадиях, тщательно фиксируя и оперативно реагируя на "сигналы коров", характеризующие активность, особенности передвижения, нахождение в различных зонах животноводческих помещений, потребление корма и воды, руминацию, внешний вид. Проведен анализ возможностей и ограничений существующих и разрабатываемых автоматических систем мониторинга здоровья и физиологического состояния животных, таких как: ошейники с транспондерами, ушные бирки c трехосным акселерометром, болюсы. Рассмотрены тенденции и перспективы разработки и освоения в молочном животноводстве цифровых технологий обработки и анализа визуальной информации, получаемой круглосуточно с камер наблюдения, с применением элементов "искусственного интеллекта", нейросетевых алгоритмов. Мониторинг поведенческих сигналов животных с помощью современных цифровых технологий может стать решением актуальных производственно-экономических задач: сохранение здоровья высокопродуктивных коров в больших стадах в условиях автоматизированного производства молока, увеличение продолжительности их хозяйственного использования, улучшение воспроизводства стада, рост экономической эффективности отрасли. | The growth of requirements for the system of monitoring the health and physiological state of animals for solving the problems of increasing the period of productive economic use of highly productive cows at large dairy complexes has been substantiated. Analysis of the main reasons for the culling of cows in the breeding farms of the Leningrad Region shows that most of the diseases in case of loose housing of cows with milking in milking parlors can be detected and prevented at early stages by carefully recording and promptly responding to "cow signals" characterizing activity, peculiarities of movement, being in various zones of livestock buildings, consumption of feed and water, rumination, appearance. The analysis of the possibilities and limitations of existing and developed automatic systems for monitoring the health and physiological state of animals, such as collars with transponders, ear tags, boluses, is carried out. Trends and prospects for the development and development of digital technologies for processing and analysis of visual information received around the clock from surveillance cameras using elements of "artificial intelligence" and neural network algorithms are considered. Monitoring of behavioral signals of animals with the help of modern digital technologies can become a solution of urgent production and economic problems: maintaining the health of highly productive cows in large herds in the conditions of automated milk production, increasing the duration of their economic use, improving herd reproduction, increasing the economic efficiency of the industry.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Kostomakhin, M.N. | Kataev, Yu.V. | Petrishchev, N.A. | Sayapin, A.S. | Molibozhenko, K.K.

Для снижения рисков и стоимости владения техникой для лизингодателя, особенно в послегарантийный период, необходимы разработка и внедрение новой и автоматизированной системы для сервисного сопровождения техники. Исследовали внедрение и оснащение ресурсоопределяющих элементов энергонасыщенной техники сенсорами и маркерами, а также вырабатывали единые критерии состояния для обеспечения единого подхода к оценке и градации причинно-следственных связей, обнаруженных системой несоответствий. Представлены анализ и возможности использования счетчиков-индикаторов и технологий нейронных сетей для on-line-контроля технического состояния энергонасыщенных тракторов. Представлен пример использования калькулятора нейросетей, который позволяет выявить неисправности в трансмиссии, а также повысить контролепригодность и объективность оценки текущего технического состояния тракторов, находящихся в лизинге. Счётчики-индикаторы являются встроенными средствами экспресс-диагностирования, и их использование позволяет свести к минимуму подготовительные операции по определению технического состояния, осуществить визуализацию и подсчёт параметров для контроля технического состояния отдельных узлов и агрегатов, повысить эксплуатационную надёжность техники, находящейся в лизинге. Использование технологии нейронных сетей при техническом диагностировании техники позволит обобщить опыт диагностов и сервисных служб (экспертов) для локализации неисправности и дать возможность специалистам с малым опытом работы проводить оценку технического состояния и определять объём необходимой работы для устранения неисправностей, тем самым снизить время и стоимость ремонта. | Development and implementing a new automated system for equipment maintenance is necessary to reduce the risks and the equipment ownership costs for the lessor, especially in the post-warranty period. The implementation and equipping of resource-determining elements of energy-rich equipment with sensors and markers have been under study. Additionally, common state criteria have been developed to provide a unified approach to assessing and grading cause-and-effect relationships detected by the system of inconsistencies. The article presents an analysis and offers possibilities of using indicating counters and neural network technologies to monitor the technical condition of energy-rich tractors online. The authors give an example of using a neural network calculator to identify malfunctions in the transmission line and increase the controllability and objectivity of assessing the current technical condition of tractors under the lease. Indicating counters are built-in express diagnostic tools. The use of them helps minimize preparatory operations to determine the technical condition, visualize and analyze parameters for monitoring the technical condition of individual components and units, and increase the operational reliability of equipment under the lease. The use of neural network technology in the technical diagnostics of equipment will generalize the experience of diagnosticians and service experts for fault localization and enable specialists with little experience to assess the technical condition and determine the amount of work needed to eliminate malfunctions, thereby reducing the time and cost of repairs.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Sorokin, K.N. | Sorokin, N.T. | Pestryakov, E.V.

Решение проблем автоматизации технологических линий зависит от уровня искусственного интеллекта оборудования, входящего в их состав, и разработанности цифровых технологий по управлению технологическими операциями. Цель исследования – изучить теоретические основы построения интеллекта человека и его влияния на развитие автоматизации технологических линий на современном этапе посредством формирования искусственного интеллекта модульного оборудования и его адаптации к системам управления. Оригинальная часть методики по достижению цели построена на разработке определения коэффициента искусственного интеллекта у модульного оборудования машиностроительных предприятий при его выборе для разработки технологических линий. Рассмотрели результаты исследований, доступные научные материалы по структуре интеллекта человека, искусственных нейронных сетей, возможности их использования при разработке программы электронно-вычислительной машины, и коэффициента уровня интеллекта по выбору модульного оборудования на рынке машиностроительной продукции. Изучили теоретические основы построения интеллекта человека. Чем выше интеллект человека, тем больше он заинтересован в создании оборудования и машин на основе сложных конструкций и технологий. Эффективность данного подхода базируется на трехмерном измерении интеллекта человека. Установили взаимозависимость автоматизации технологической линии при ее разработке и сборке от интеллектуальной деятельности человека по выбору модульного оборудования на основе его коэффициента уровня интеллекта. Модульное оборудование, применяемое при сборке технологической линии, если оно соответствует современным требованиям цифровизации, можно объединить под управление искусственного интеллекта на базе искусственных нейронных сетей. | The solution to the automation problems of technological lines depends on the level of artificial intelligence of the equipment that is a part of them and the development of digital technologies for managing technological operations. The research purpose is to study the theoretical foundations of building human intelligence and its impact on the development of automation of technological lines at the present stage through the formation of artificial intelligence of modular equipment and its adaptation to control systems. The original part of the methodology for achieving the goal is based on the development of determining the artificial intelligence coefficient for modular equipment of machine-building enterprises when choosing it for the development of technological lines. There are considered the results of the review of research, available scientific materials on the structure of human intelligence, artificial neural networks, the possibility of their use in the development of an electronic computer program, and the intelligence coefficient for the choice of modular equipment in the market of engineering products. There were studied the theoretical foundations of building human intelligence. The higher the intelligence of a person, the more he or she is interested in creating equipment and machines based on complex structures and technologies. The effectiveness of this approach is based on the three-dimensional measurement of human intelligence. There has been found interdependence of the automation of the technological line during its development and assembly from the intellectual activity of a person in choosing modular equipment based on its intelligence level coefficient. The modular equipment used in the assembly of the technological line, if it meets the modern requirements of digitalization, can be combined under the control of artificial intelligence based on artificial neural networks.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Kamyshova, G.N., Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov

Цель исследования – разработка новых научных подходов к повышению эффективности дождевальной техники. Современные цифровые технологии позволяют осуществлять сбор данных, их анализ и оперативное управление техникой и технологическими процессами зачастую в режиме реального времени. Все это позволяет, с одной стороны, применять новые подходы к моделированию технических систем и процессов (так называемые "data-driven модели – модели на основе данных"), с другой стороны, требует разработки принципиально новых моделей, в основу которых будут положены методы искусственного интеллекта – такие, как искусственные нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, нечеткая логика и многое другое. Проведенный анализ треков и фактических скоростей движения дождевальной машины в режиме реального времени показал их значительные отклонения в диапазоне от заданной скорости движения, что ведет к ухудшению параметров орошения. Разработана модель управления дождевальными машинами, основанная на подходах прогнозирующего управления и теории искусственных нейронных сетей. Применение модели позволяет реализовать алгоритмы регулирования с прогнозом реакции дождевальной машины на управляющий сигнал. Предложены схема алгоритма построения прогнозирующего управления, структура нейрорегулятора и инструменты его синтеза с использованием современного программного обеспечения. Универсальность модели позволяет использовать ее как для повышения эффективности управления существующей техникой, так и при разработке новых дождевальных машин с интегрированными интеллектуальными системами управления. | The purpose of the study is to develop new scientific approaches to improve the efficiency of irrigation machines. Modern digital technologies allow the collection of data, their analysis and operational management of equipment and technological processes, often in real time. All this allows applying new approaches to modeling technical systems and processes (the so-called "data-driven models") and requires the development of fundamentally new models, which will be based on the methods of artificial intelligence (artificial neural networks, fuzzy logic, machine learning algorithms and etc.). The analysis of the tracks and the actual speeds of the irrigation machines in real time showed their significant deviations in the range from the specified speed, which leads to deterioration in the irrigation parameters. There has been developed an irrigation machine's control model based on predictive control approaches and the theory of artificial neural networks. Application of the model makes it possible to implement control algorithms with predicting the response of the irrigation machine to the control signal. A diagram of an algorithm for constructing predictive control, a structure of a neuroregulator and tools for its synthesis using modern software are proposed. The versatility of the model makes it possible to use it both to improve the efficiency of management of existing irrigation machines and to develop new ones with integrated intelligent control systems.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Kuznetsov, P.N. | Kotel'nikov, D.Yu.

Применение инновационных технологий в сельском хозяйстве требует грамотной концептуально-методической обоснованности, учитывающей особенности выращивания отдельных культур, климатические и другие факторы. Решение этой задачи требует создания развитых систем мониторинга с.-х. объектов. Предложена разработка, предлагающая осуществлять автоматизированный мониторинг и диагностику виноградников, основанная на использовании беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и специализированного программного обеспечения. Предложенное решение позволяет выполнять оценку фитосанитарного состояния виноградника при использовании процедур нейросетевой классификации болезней винограда на основе изображений листьев. Для выполнения процедур детектирования была использована нейронная сеть, основанная на архитектуре Fast R-CNN с алгоритмом обучения InceptionV2. Предварительные результаты тестирования эффективности технологии показали, что точность детектирования поражённых листьев составляет не менее 91%, при использовании обучающей выборки, состоящей из 2500 изображений здоровых и повреждённых листьев. Разработана математическая модель, позволяющая оценить производительность функционирования комплекса с учетом топологических особенностей виноградника, типа используемого БПЛА, метеорологических параметров и производительности вычислительного оборудования. Результаты оценочных расчетов показали, что за световой день комплекс способен осуществлять мониторинг до 2,5 га виноградника. Внедрение комплекса в производственный процесс агропромышленных предприятий позволит эффективно выявлять и оперативно устранять заболевания на ранних стадиях, что увеличит урожайность возделываемой культуры, а также снизит возможные финансовые риски предприятия. | The use of innovative technologies requires competent conceptual and methodological validity, taking into account the peculiarities of growing individual crops, climatic and other factors. The solution of this problem requires the creation of advanced monitoring systems for agricultural facilities. The authors proposed a development offering automated monitoring and diagnostics of vineyards based on the use of unmanned aerial vehicles (UAVs) and specialized software. The proposed solution makes it possible to assess the phytosanitary condition of the vineyard using the procedures of neural network classification of grape roots based on images of leaves. To perform detection procedures, a neural network based on the Fast R-CNN architecture with the learning algorithm InceptionV2 was used. Preliminary results of testing the effectiveness of the technology showed that the accuracy of detecting affected leaves is at least 91% when using a training sample consisting of 2500 images of healthy and damaged leaves. There has article been developed a mathematical model that allows evaluating the performance of the complex, taking into account the topological features of the vineyard, the type of UAV used, meteorological parameters and the performance of computing equipment. The results of the evaluation calculations showed that the complex is capable of monitoring up to 2.5 ha of vineyard during daylight hours. The introduction of the complex into the production process of agro-industrial enterprises will make it possible to effectively identify and promptly eliminate diseases at early stages, which will increase the yield of cultivated crop, as well as reduce possible financial risks of an enterprise.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2021

Solov'ev, D.A. | Kamyshova, G.N. | Terekhova, N.N., Saratov State Agrarian University named after N.I. Vavilov

Following global trends, the Russian agricultural sector is faced with the task of digital transformation. To solve it, it is necessary to develop new intellectual methods and models. Irrigated agriculture is one of the areas of agricultural production, the efficiency of which is influenced by many different stochastic factors and undoubtedly requiring new approaches. The purpose of the work is to develop architecture for an irrigation management system based on neural network technologies. The system is based on two neural network models: forecasting agro-climatic resources based on a dynamic artificial neural network and neurocontrol of sprinkler equipment based on a multilayer artificial neural network. Models based on artificial neural networks are more efficient than traditional approaches based only on physical or mathematical modeling in solving many problems. The use of a dynamic artificial neural network for predicting the average annual precipitation provides an increase in accuracy, in comparison with classical mathematical modeling, by 25–30%. The study of the actual speeds of the irrigation machines shows their significant deviation from the required ones by more than 10%, which reduces the efficiency of irrigation. Neural network modeling was carried out using data from the Roshydromet climate monitoring system and the own system for collecting technical data on sprinklers of the Saratov State Agrarian University. To control the sprinkler machines, a multilayer neural network was used, based on which a neurocontroller of speed was synthesized. The use of a neuro-controller in the control system allows reducing the speed deviations to 1–3%, optimizing the operation of sprinkler equipment. Testing of the control system was carried out on the basis of integration into a complex digital platform for agribusiness management "Agrosignal" in the scientific and production association of the Saratov State Agrarian University. It showed an improvement in the quality of irrigation and savings of about 6% of irrigation water. | Следуя глобальным трендам, перед российским аграрным сектором поставлена задача цифровой трансформации. Для ее решения необходимо развитие новых интеллектуальных методов и моделей. Модели на базе искусственных нейронных сетей более эффективны, чем традиционные подходы, основанные только на физическом или математическом моделировании, в решении многих проблем. Использование динамической искусственной нейронной сети для прогнозирования среднегодового количества осадков обеспечивает увеличение точности, по сравнению с классическим математическим моделированием, на 25…30%. Исследование фактических скоростей движения дождевальных машин показывает их значительное отклонение от требуемых более чем на 10%, что снижает эффективность орошения. Цель исследований –разработать архитектуру системы управления орошением на базе нейросетевых технологий. В основу системы положены 2 нейросетевые модели: прогноз агроклиматических ресурсов с использованием динамической искусственной нейронной сети и нейроуправление дождевальной техникой на основе многослойной искусственной нейронной сети. Нейросетевое моделирование проводили с использованием данных системы мониторинга климата Росгидромета и собственной системысбора технических данных дождевальныхмашин Саратовского государственногоаграрного университета. На основе многослойной нейронной сети синтезировали нейроконтроллер скорости. Его включениев контур управления машиной позволяетснизить отклонения скоростей движения до1…3%, оптимизируя работу дождевальной техники. Тестирование системы управления осуществляли на основе интеграциив комплексную цифровую платформу для управления агробизнесом "Агросигнал" в научно-производственном объединении Саратовского государственного аграрного университета. Ее использование обеспечило повышение качества орошения и экономию около 6% оросительной воды.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation