AGRIS - 

Data provenance by Country

2023

Kutyrev, A.I. | Filippov, R.A.

A method for improving the accuracy of calcium deficiency diagnosing in strawberry plants is developed. It suggests the use of machine learning algorithms, such as convolutional neural networks (CNN), which makes it possible to train a model on a data set for qualitative detection of calcium deficiency signs in the leaves. A dataset of images of healthy leaves and leaves with calcium deficiency signs was collected; the method of artificially increasing the volume of the training sample (image augmentation) was applied, by horizontal and vertical reflection of objects in the images, rotation by a given angle and random addition of "noise". To train CNN, an algorithm for obtaining RGB images using a robotic platform is proposed. A modern model of the YOLOv7 neural network was used as a means of detecting the calcium deficiency signs of the strawberry leaves in the images. The configuration of the YOLOv7 machine learning algorithm for recognizing damaged areas in strawberry leaves caused by calcium deficiency has been determined. To train the YOLOv7 model, the Transfer learning method was used. To assess the quality of the object recognition algorithms, both the metric mAP (mean average precision) equal 0.454, and the metric F1-score (F-measure), 0.53 were used; the average absolute error (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) of the analyzed model was calculated. The YOLOv7 model recognized the "Calciuemdeficiency" class, with a MAPE index equal to 7.52%. The analysis of the research results showed that timely monitoring of garden strawberry industrial plantation carried out using a wheeled robotic platform with the use of the YOLOv7 CNN for processing the data obtained will allow determining calcium deficiency in the strawberry leaves with high accuracy up to 94.43% at the early stages of pathology development. | Предложен метод повышения точности диагностирования недостатка кальция в растениях земляники садовой. Это применение алгоритмов машинного обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), которые позволяют обучить модель на наборе данных для качественного обнаружения признаков дефицита кальция на листьях. Собран набор данных (dataset) изображений листьев (здоровых и с признаками недостатка кальция), использован способ искусственного увеличения объема обучающей выборки (image augmentation) путем горизонтального и вертикального отражения объектов на изображениях, поворота на заданный угол и случайного добавления "шума". Для обучения CNN предложен алгоритм получения RGB-изображений с помощью роботизированной платформы. В качестве средства обнаружения признаков дефицита кальция на листьях земляники на изображениях использована современная модель нейронной сети YOLOv7. Определены гиперпараметры алгоритма машинного обучения модели YOLOv7 для распознавания областей поражения листьев земляники садовой, вызванных недостатком кальция. Для обучения модели YOLOv7 использован метод трансферного обучения (Transfer learning). Для оценки качества работы алгоритмов распознавания объектов использованы метрики mAP (mean average precision) и F1-score (F-мера), проведен расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) рассматриваемой модели нейронной сети YOLOv7. Анализ полученных результатов показал, что модель YOLOv7 распознала класс "Calciuemdeficiency" с показателем MAPE, равным 7,52%. Расчетное значение метрики бинарной классификации mAP составило 0,454, метрики F1-score – 0,53. Результаты исследований показали, что своевременный мониторинг состояния земляники садовой на промышленной плантации, проведенный с использованием колесной роботизированной платформы с применением CNN YOLOv7 для обработки полученных данных, позволит на ранних этапах развития патологии с высокой точностью до 94,43% определить дефицит кальция в листьях растений земляники садовой.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Kutyrev, А.I. | Smirnov, I.G. | Andriyanov, N.A.

The quality of modern neural network models of apple fruit identification in tree crowns shown in images has been assessed and analyzed in 2022 and 2023. The results are presents below. To identify the best detector, the following neural networks were used: (Single Shot MultiBox Detector), (You Only Look Once, Version 4), YOLOv5, YOLOv7, and YOLOv8. The performance of the considered models of apple fruit identification was assessed using such binary classification metrics as precision, recall, accuracy, F-score, and AUC-ROCTotal (area under the curve). To assess the accuracy in predicting apple fruit identification, the mean absolute percentage error (MAPE) of the analyzed neural network models was calculated. The neural network performance analysis used 300. The conducted studies revealed that the SSD model provides lower speed and accuracy, as well as having high requirements for computing resources, which may limit its use in lower performance devices. The YOLOv4 model surpasses the YOLOv5 model in terms of accuracy by 10.2%, yet the processing speed of the YOLOv5 model is over twice that of the YOLOv4 model. The YOLOv8 model is superior to the YOLOv7 model in terms of speed (by 37.3%); however, the accuracy of the YOLOv7 model is 9.4% higher. The highest area under the Precision-Recall curve amounts to 0.94 when using the YOLOv7 model. MAPE calculation for the analyzed neural network models showed that the lowest error in apple fruit identification amounted to 5.64% for the YOLOv7 model as compared to the true value determined using the visual method. The performance analysis of modern neural network models shows that the YOLO family of neural networks provides high speed and accuracy of object detection, which allows them to operate in real time. The use of transfer learning to adjust the performance of models for different apple fruit varieties can further improve the accuracy of apple fruit identification. | Представлены результаты проведённого с 2022 по 2023 гг. анализа качества работы современных моделей нейронных сетей для идентификации плодов яблони на кроне деревьев в изображениях. Для проведения исследований по выявлению наиболее качественного детектора использованы нейронные сети (Single Shot MultiBox Detector), (You Only Look Once версия 4), YOLOv5, YOLOv7 и YOLOv8. Оценивая качество работы рассматриваемых моделей для идентификации плодов, использовали метрики бинарной классификации Precision, Recall, Accuracy, F-score (F-мера), AUC-ROCTotal (Area Under the Curve). Чтобы оценить точность прогноза идентификации плодов проведен расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) анализируемых моделей нейронных сетей. Для анализа качества работы нейронной сети использовано 300 фотографий. Анализ проведённых исследований показал, что модель SSD даёт более низкую скорость и точность работы, имеет высокие требования к вычислительным ресурсам. Модель YOLOv4 превосходит YOLOv5 по точности на 10,2%, однако при этом скорость обработки модели YOLOv5 превышает скорость YOLOv4 более чем в два раза. Модель YOLOv8 превосходит модель YOLOv7 по скорости работы на 37,3%, но точность у YOLOv7 выше на 9,4%. Установлено, что наибольшее значение площади под Precision-Recall кривой составило 0,94 при использовании нейронной сети модели YOLOv7. Проведенный расчет средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) анализируемых моделей нейронных сетей показал, что наименьшая ошибка идентификации плодов составила 5,64% на модели YOLOv7 в сравнении с истинным значением, определенным визуальным методом. Семейство нейронных сетей You Only Look Once обеспечивает высокую скорость и точность обнаружения объектов, это позволяет им работать в режиме реального времени. Использование метода трансферного обучения для адаптации работы моделей на различных сортах яблони позволит дополнительно повысить точность идентификации плодов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Adadimova, L.Yu. | Polulyakh, Yu.G. | Bryzgalin, T.V.

The inadequate role of the institutional economics in the developing world leads to the need to develop a method for coordinating the tools and mechanisms of fuzzy cognitive models with digital modeling of land relations in the agricultural sector. A possibility of convergence of institutional and neoclassical economics to ensure economic growth without shocks from possible narratives is substantiated. The common features of the two methodological approaches to the regulation of land relations based on the fuzzy-set theory (cognitive modeling) and digitalization of land relations with the use of machine learning were revealed. The place (fields, space) of their communication and interaction is determined. The structure and content of the method of coordination in terms of initial information, basic tools, and results of these two methodological approaches have been developed. A scheme for the functioning and coordination of analysis mechanisms and the results of institutional and digital models was formed. The fuzzy cognitive model for institutional regulation of land relations was developed. The content, formation, and description of the machine learning process for a digital land valuation model were substantiated. The mechanisms of interaction and exchange of initial information and results of two different types of models were revealed. The use possibility of the created models as a platform for institutional and parametric regulation of land relations against the background of the land valuation process was substantiated. They are the connecting point for the data of the distributed register of agricultural land using the Blockchain technology. | Неадекватная роль институциональной экономики в развивающемся мире приводит к необходимости разработки метода согласования инструментов и механизмов нечётких когнитивных моделей с цифровым моделированием земельных отношений в аграрной сфере. Обоснована возможность сближения институциональной и неоклассической экономик с целью обеспечения экономического роста без потрясений от возможных нарративов. Выявлены общие черты двух методических подходов регулирования земельных отношений на основе теории нечётких множеств (когнитивное моделирование) и цифровизации земельных отношений с использованием машинного обучения. Определено место (поля, пространство) их коммуникации и взаимодействия. Разработаны структура и содержание метода согласования в части исходной информации, основных инструментов и результатов двух названных методических подходов. Сформирована схема функционирования и согласования механизмов анализа и результатов институциональной и цифровой моделей. Разработана нечёткая когнитивная модель для институционального регулирования земельных отношений. Обосновано содержание, формирование и описан процесс машинного обучения для цифровой земельно-оценочной модели. Раскрыты механизмы взаимодействия и обмена исходной информацией и результатами двух разнотипных моделей. Обоснована возможность использования созданных моделей в качестве платформы и подключения к ним данных распределённого реестра земель с.-х. использования с применением технологии "Блокчейн" для институционально-параметрического регулирования земельных отношений на фоне земельно-оценочного процесса.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2023

Shatashvili, T.A. | Badekin, M.Yu. | Ivakhnenko, N.N. | Konoplin, N.A.

The shortage of fresh water resources has stimulated the use of treated wastewater in micro-irrigation systems. The main purpose of the research is to predict the turbidity at the outlet in sand-filled filters working with regenerated effluents using Gaussian processes in combination with the LBFGSB parameter optimization method. The work has been carried out according to an innovative methodology that combines the approach of regression of Gaussian processes with the Broyden-Fletcher-Goldfarb optimization algorithm with limited memory in order to predict the turbidity parameter of water at the outlet of sand-filled filters used in micro-irrigation systems. The order of significance of the variables involved in predicting "Turbidity" parameter at the outlet of sand filler filters has been established. In particular, the input variable "Turbidity" can be considered to be the most important parameter in making a forecast. The methodology used in the work can be successfully applied to other filtration processes with the same or different types of filter material, but the characteristics of each filter and experiment must always be taken into account. | Нехватка ресурсов пресной воды стимулировала применение очищенных сточных вод в системах микроорошения. Основная цель исследований – спрогнозировать мутность на выходе в фильтрах с песчаным наполнителем, работающих с регенерированными стоками, с использованием гауссовских процессов в сочетании с методом оптимизации параметров LBFGSB. Работа выполнена по инновационной методологии, сочетающей подход регрессии гауссовых процессов и алгоритма оптимизации Бройдена-Флетчера-Гольдфарба с ограниченной памятью с целью прогнозирования параметра мутности воды на выходе из фильтров с песчаным наполнителем, используемым в системах микроорошения. Установлен порядок значимости переменных, участвующих в прогнозировании параметра "Мутность" на выходе из фильтров с песчаным наполнителем. В частности, входная переменная "Мутность" может считаться наиболее важным параметром при проведении прогноза. Применяемая в работе методология может быть успешно использована для других процессов фильтрации с аналогичными или разными типами фильтрующего материала, но при этом всегда необходимо учитывать характеристики каждого фильтра и эксперимента.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation