Проблемы: необъективность данных о состоянии полей, ошибки при обследовании полей, большие затраты времени на обследование полей при подсчете густоты растений и контроле засоренности, низкая дисциплина при обследовании полей, частоте осмотров и их качестве.
Разработана система, способная прогнозировать даты осмотров, точки осмотра и проводить автоматический осмотр полей при помощи БПЛА. При этом алгоритмы системы будут распознавать выявленные риски, оценивать их и подбирать лучшие решения для их предотвращения.
Работу алгоритмов будет дополнять модуль автоматизированного скаутинга с распознаванием сорных растений и их фенологических фаз, который исключает влияние квалификации сотрудника на получение наиболее важных для модели данных.
Отдельный упор будет сделан на работу с пользовательским опытом (UX), который поможет снять текущие барьеры по внедрению цифровых решений на предприятия растениеводства.
1. Приложение будет работать со всеми моделями БПЛА, в том числе с бюджетными вариантами.
2. Приложение будет запускать автоматический облет БПЛА.
3. Система будет получать данные на регулярной основе, в отличие от решений, основанных на спутниковых снимках – не будет проблем с разрешением.
Инновационность подхода заключается в использовании БПЛА для сбора данных и распознавания проблем на них на таком уровне, который достаточен для принятия решения по обработке СЗР. А также в совмещении такого способа скаутинга, не требующего высокой компетенции оператора и СППР.

Сельское хозяйство, Беспилотные авиационные системы

Геоинформационные системы, Технологии компонентов робототехники и мехатроники, Технологии сенсорики