Naslov
Značaj obrade vizualnih podataka u ranoj prognozi pojave štetnih organizama u maslinarstvu kroz razvoj modela umjetne inteligencije – projekt SAN (Smart Agriculture Network)
(The importance of visual data processing in the early forecast of the occurrence of harmful organisms in olive growing through the development of artificial intelligence models - SAN (Smart Agriculture Network) project)

Autori
Kos, Tomislav ; Šikić, Zoran ; Marcelić, Šime ; Gašparović Pinto, Ana ; Zorica, Marko ; Kolega, Šimun ; Franin, Kristijan

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

Izvornik
Održivi razvoj poljoprivrede i turizma u kontekstu klimatskih promjena / Krapac, Marin ; Goreta Ban, Smiljana - Poreč : Institut za poljoprivredu i turizam Poreč, 2020, 46-46

ISBN
978-953-7296-28-5

Skup
Znanstveni skup: Održivi razvoj poljoprivrede i turizma u kontekstu klimatskih promjena

Mjesto i datum
Poreč, Hrvatska, 12.11.2020

Vrsta sudjelovanja
Poster

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
Maslina ; Maslinina muha ; obrada vizualnih podataka ; pametna poljoprivreda ; Paunovo oko
(Olive ; Olive fly ; Peacock's eye ; smart agriculture ; visual data processing)

Sažetak
Maslina (Olea europaea L.) je mediteranska voćna vrsta koja je radi svojih uzgojnih karakteristika pogodna za uzgoj u intenzivnim i ekstenzivnim nasadima kao i u ekološkim i integriranim sustavima proizvodnje. Bez obzira na odabir proizvodnog sustava, da bi se ostvarili visoki rezultati u kvaliteti ulja nužno je rano predvidjeti pojavu štetnih organizama radi odabira i pokretanja mjera zaštite. Cilj rada je donijeti i prikazati preliminarna istraživanja obrade vizualnih podataka u svrhu rane prognoze pojave štetnih organizama na maslini i to maslinine muhe (Bactrocera oleae (Rossi)) i paunovog oka (Spilocaea oleaginea (Castagne) Hughes). Istraživanja se provode u sklopu projekta „SAN – Smart Agriculture Network“ (SAN - KK.01.2.1.01.0100) u Zadarskoj županiji na slobodno odabranim sortama masline. Za potrebe učenja i klasifikacije primjenom RGB (Red Green Blue) i HSI (Hyperspectral imaging) slika prikupljeno je 1.500, odnosno 500 slika listova kao podatkovna podloga za razvoj modela neuronske mreže. Sustav analize je uspostavljen korištenjem strojnog učenja odnosno umjetnih neuronskih mreža (Faster R-CNN), čijom primjenom je omogućena detekcija i klasifikacija pojedinačnog lista. Za potrebe razvoja modela korišteni su programski jezici Python i C++, te različiti oblici programske podrške (TensorFlow, Scikit, itd.). Radom će biti predstavljeni i raspravljeni do sad poznati rezultati u obradi vizualnih podataka u ranoj prognozi pojave maslinine muhe i paunovog oka u drugim istraživanjima i preliminarni rezultati projekta SAN. Razvoj modela umjetne inteligencije bit će ugrađen u aplikaciju SAN koja će biti proizvod namijenjen maslinarima, a istraživanje je doprinos razvoja precizne poljoprivrede u maslinarstvu

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Poljoprivreda (agronomija)

POVEZANOST RADA