Detecția și urmărirea în timp real a lăcustelor în livadă folosind YOLO-NAS Plus SORT

Detectarea și urmărirea larvelor în mediul livezii este esențială pentru avansarea agriculturii de precizie, însă rămâne o provocare din cauza obstrucțiilor, iluminatului variabil, interferenței din cauza vântului și nevoii de a detecta obiecte mici cu precizie.

Acest studiu prezintă o abordare bazată pe învățare profundă în timp real care integrează modelul de detectare a obiectelor YOLO-NAS cu algoritmul de urmărire SORT pentru a depăși aceste provocări.

Evaluată într-o livezi de zmeur, metoda propusă a îmbunătățit semnificativ detectarea și urmărirea larvelor mici.

Utilizând o cameră RGB-D operând la 30 de cadre pe secundă, sistemul a detectat cu succes larvele măsurând între 2 și 5 cm, aflate la distanțe de 20-35 cm, corespunzând unei rezoluții de 21 × 6 până la 55 × 10 pixeli.

Integrarea YOLO-NAS cu SORT a crescut performanța de detectare, atingând o creștere de aproximativ 9% a numărului de detectări corecte (true positives) și o reducere de aproximativ 8% a false positives, comparativ cu YOLO-NAS singur.

Chiar și pentru cele mai mici larve (21 × 6 pixeli), metoda a atins o precizie de peste 60% în detectarea cu adevărată pozitivă, fără falsuri, în doar 1 secundă de inferență.

Cu un timp de inferență de doar 0,2 milisecunde, SORT a permis urmărirea în timp real și a oferit predicții precise ale poziției larvelor, chiar și în condiții de vânt, sporind astfel fiabilitatea sistemului.

În plus, a fost utilizată urmărirea selectivă în colțuri pentru a identifica capul și coada larvelor, deschizând drumul pentru intervenții de precizie viitoare, bazate pe laser, centrate pe capul larvei..