Naslov
Potencijal primjene RGB kamera u nasadu jabuke
(Potential of using RGB camera in apple orchard)

Autori
Vrtodušić, Rea ; Antolković, Ana Marija ; Viduka, Antonio ; Fruk, Goran ; Karažija, Tomislav ; Šatvar, Vrbančić, Mihaela ; Petek, Marko ; Šarkanj, Bojan ; Kovač, Tihomir ; Gotal, Ana- Marija ; Lončarić, Ante ; Pajač Živković, Ivana ; Skendrović Babojelić, Martina

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
16th Serbian congres of fruit and grapevine producers with internacional participation / Prof. dr Keserović, Zoran - Novi Sad : Univerzitet u Novom Sadu Poljoprivredni fakultet, 2022, 166-167

ISBN
978-86-7520-548-7

Skup
16th Serbian congres of fruit and grapevine producers with internacional participation

Mjesto i datum
Vrdnik, Srbija, 28.02.2022. - 04.03.2022

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Recenziran

Ključne riječi
strojno učenje ; nova tehnologija ; kvaliteta ploda ; bolesti ; štetnici
(machine learning ; new technology ; fruit quality ; diseases ; pests)

Sažetak
U suvremenoj voćarskoj proizvodnji teži se stvaranju optimalnih uvjeta za uzgoj voćaka, postizanje visokog priroda i što bolje kvalitete ploda. Klimatske promjene postale su velik problem današnjice negativne posljedice odražavaju se sve više na uzgoj voćaka, kvalitetu ploda te pojavu bolesti i šte što u konačnici utječe na ekonomsku isplativost proizvodnje. Napretkom tehnologije, detekcija kro strojno učenje ima veliki potencijal za mogućnost primjene RGB kamera u voćnjacima koje bi pom proizvođačima u ranom otkrivanju problema na točnoj lokaciji u samom nasadu. Pomoću digitalnih kamera [kamera opremljena standardnim komplementarnim metal- oksidni poluvodičkim (CMOS) senzorom putem kojeg se dobivaju fotografije objekata u boji] i strojnog učenja, voćari bi na vrijem mogli detektirati potencijalnu štetu koja može biti prouzrokovana ekonomski značajnim štetnicima, bolestima kao i vanjskim nepovoljnim utjecajima i reagirati na odgovarajući način. Provedeno je preliminarno istraživanje u kojem je izvršeno fotografiranje RGB kamerom nasumično odabranih s jabuke, prikupljanje i obrada te anotiranje fotografija u računalnom programu Labellmg gdje su ozn zdravi listovi i plodovi kao i oni zahvaćeni bolešću, štetnikom, nedostatkom hraniva, odnosno određenom deformacijom. Temeljem manjeg broja fotografija (oko 1000) i anotacija (oko 4000) po metode prepoznavanja Convolutional neural network (CNN) dobiveni su pozitivni rezultati kojima j utvrđeno kako se može prepoznati razlika između zdravog ploda i lista od onih napadnutih od stra određenog štetnika odnosno zaraženog bolestima kao i prisutnih posljedica nepovoljnih okolišnih kao što su na primjer mraz i tuča. Takav kontinuirani nadzor RGB kamerama kroz nasad mogao b ključni čimbenik u planiranju i provedbi većeg broja agrotehničkih i pomotehničkih zahvata, uštedi zaštitnih sredstava i radnih sati, a u konačnici poboljšanoj kvaliteti plodova. Primjenom ovakvih no tehnologija došlo bi do značajnog unaprjeđenja voćarske proizvodnje.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Poljoprivreda (agronomija), Informacijske i komunikacijske znanosti

POVEZANOST RADA