Authors

Abstract

For negative effects minimization generated by agriculture on the environment, there were established a series of measures regarding the reduction of the amount of fertilizers and phytosanitary substances used. Thus, one of the innovative technologies appeared on the market is represented by the usage of some automated equipment for selective spraying of targeted plants, this way significantly reducing the amount of active substances used. The paper presents the usage of a technique specific to artificial intelligence for identification of target crops and their proper treatment. Thus, was developed a convolutional neural network formed of six neuron layers, which was used for analysis of crop field images recorded with a LOGITECH HD Pro C92.0 video camera. The network was developed in C++ programming language, using function libraries from OpenCV, and has run on a Dell laptop, with Intel i8 processor. Following images analysis and targeted plants identification, from laptop there are sent ON/OFF commands through an Arduino microcontroller toward the electrical microvalves mounted on the nozzles of a self-propelled electric spraying machine having a working width of 8 m, with the purpose of spot-spraying the crop plants and reducing the amount of used substances. In this paper are presented the experiments done for testing the neural network efficiency.

Abstract in Romanian

In scopul minimizarii efectelor negative generate de agricultura asupra mediului s-au stabilit o serie de cerințe privind reducerea cantităților de substanțe fitosanitare și fertilizanți. Astfel, una din tehnologiile inovative apărute pe piață este reprezentată de utilizarea unor utilaje automatizate pentru stropirea selectivă a plantelor țintă, reducându-se astfel semnificativ cantitatea de substanțe active folosite. Lucrarea prezintă utilizarea unei tehnici specifice inteligenței artificiale pentru identificarea culturilor țintă și tratarea acestora corespunzător. Astfel a fost dezvoltată o rețea neuronală convoluțională formată din șase straturi de neuroni, care a fost folosită pentru analizarea imaginilor câmpului de cultură înregistrate de o cameră video LOGITECH HD Pro C92.0. Rețeaua a fost dezvoltată în limbajul de programare C++, folosind librării de funții din OpenCV, și a rulat pe un laptop Dell, cu processor Intel i8. În urma analizei imaginilor și identificării plantelor țintă, din laptop se trimit comenzi de PORNIT / OPRIT printr-un microcontroller Arduino către microvalvele electrice montate pe duzele unei mașini de stropit autopropulsată electric cu o lățime de lucru de 8 m, în scopul stropirii țintite a plantelor de cultură și reducerii cantității de substanțe folosite. În cadrul lucrării se prezintă experimentele efectuate pentru testarea eficienței rețelei neuronale.