Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2020

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 52 С истемами технического, компьютерного, машинного зрения мы занимаемся уже более 20 лет. В отличие от весьма распростра- ненных систем видеонаблюдения, которые только в последнее время начинают широко внедрять видеоаналитику, для нас получаемое изображение с самого начала есть источник данных для математической обработки с целью получения формализованной информации об объекте. С момента создания компании в 1995 г. мы занимались и продолжаем заниматься промыш- ленными измерениями, испытательными стен- дами, где основной источник информации – это измерение температуры, вибрации и других параметров. В свое время видеокамера стала для нас еще одним "датчиком". Однако развитие промышленности в нашей стране оставляет желать лучшего, поэтому машинное зрение начало играть все более существенную роль в нашем бизнесе. Этому способствовали и гло- бальные метаморфозы, что за последние 20 лет претерпели технологии машинного зрения, и неразрывно связанные с ними компьютерные платформы и программные инструменты. Подобно тому как телефон из висящей на стене черной эбонитовой коробки с диском превра- тился в смартфон, системы технического зрения из громоздкой дорогой аналоговой камеры и компьютера размером со шкаф с устройством чтения перфокарт трансформировался в ком- пактный, доступный по цене набор оборудова- ния. Совсем другими стали и средства разработ- ки программного обеспечения. Таким образом, появилась возможность использовать техноло- гии машинного зрения не только для научных или специальных задач и дорогостоящих испы- таний, но и, условно выражаясь, в быту. В мире машинное зрение наиболее широко применяется при производстве автомобильных компонентов и электроники. Но, как уже упо- миналось, эти направления в России разви- ваются не очень динамично. В то же время сель- ское хозяйство показывает стабильный рост. Поэтому мы видим его наиболее перспективной областью применения машинного зрения у нас в стране, если не считать продвинутые системы безопасности в организации дорожного движе- ния, о которых уже много сказано и говорится разными авторами. Стратегия нашей компании заключается в том, чтобы выступать в роли поставщика технологий и платформ. Мы убеждены, что эффективно решать конкретные задачи с помощью машин- ного зрения могут только люди на местах в тес- ном сотрудничестве с инженерами и агронома- ми, вовлеченными в процесс производства сельскохозяйственной продукции или оборудо- вания. Из лабораторий на поля Задачи, которые в сельском хозяйстве можно решить с помощью машинного зрения, я бы условно разделил на два класса: глобальные и локальные. Машинное зрение давно используется в сель- ском хозяйстве для автоматизации органолеп- тических методов исследования в лаборато- риях. Все, что меняет цвет и/или форму, можно контролировать не только руками или линей- кой, но и гораздо эффективнее – с помощью машинного зрения. Видеокамеры в этих "локальных" задачах применяются со времен СССР. Над "глобальной" задачей – оценкой состояния насаждений, посевов и водоемов с помощью мультиспектральных изображений с летатель- ных аппаратов – работа идет как минимум уже 10–15 лет. Вначале это были исследования лесов, полей, озер по снимкам из космоса. С развитием техники и возможностью детализа- ции стали заниматься и сельскохозяйственными задачами, оценкой состояния посевов и посадок различного вида биологических культур. Но не все и не всегда можно увидеть из космоса или с борта самолета. Различные погодные условия, разрешение и чувствительность опти- ческих систем, требования контролирующих органов ограничивают область применения больших летательных аппаратов. С появлением дронов и различного рода самодвижущихся наземных "тележек" открылись новые возмож- ности получения изображений с их помощью, в том числе мультиспектральных. Снизилась стоимость практического применения, повыси- лись разрешение, точность, чувствительность, и расширились области применения. С моей точки зрения, в последние три-четыре года комбинация дрона, системы технического зрения и современных вычислителей (встраи- ваемое машинное зрение) открыла широчай- шие возможности для частного бизнеса и при- кладной науки в области оценки и мониторинга состояния посевов, урожая. Географическая протяженность российских просторов делает эту область деятельности особенно привлека- тельной. Раньше данные функции отчасти выполняла авиа- ция, но ее использование было доступно только крупным хозяйствам. Сейчас же небольшие пред- апрель – май 2020 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ АГРОКОМПЛЕКС Максим Сорока Генеральный директор компании "Витэк-Автоматика" Рис. 1. Применение мультиспектрального изображения для обработки снимков аэрофотосъемки (по материалам www.researchgate.net) Практическое применение мультиспектрального изображения в задачах мониторинга состояния растений Мульти- и гиперспектральные изображения, полученные со спутников или посред- ством аэрофотосъемки, давно используются в задачах мониторинга лесов, полей и водоемов. Развитие коммерческой беспилотной авиации, автономных наземных транспортных средств и технологий машинного зрения в совокупности с мощными вычислительными платформами, программными инструментами обработки и анали- за изображений расширили возможности применения мультиспектральных изобра- жений, в том числе в сельском хозяйстве для контроля состояния растений в процес- се их роста