ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਬਗੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਰੁੱਖਾਂ 'ਤੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੇਬ ਦੇ ਰਾਜ ਦੇ ਫੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਨੂੰ ਪੇਨ ਸਟੇਟ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਇੱਕ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪਰਾਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ - ਆਪਣੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ .
ਸੇਬ ਦੇ ਫੁੱਲ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਚਾਰ ਤੋਂ ਛੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਗਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੇਂਦਰ ਦੇ ਫੁੱਲ ਨੂੰ ਕਿੰਗ ਫਲਾਵਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫੁੱਲ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁੱਛੇ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪਰਾਗਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਲੋਂਗ ਹੇ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦੇ ਸਹਾਇਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਅਤੇ ਜੀਵ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ.
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੇਬ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਕੀੜੇ ਪਰਾਗੀਕਰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਬੂਤ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪਾਲਤੂ ਸ਼ਹਿਦ ਦੀਆਂ ਮੱਖੀਆਂ ਅਤੇ ਜੰਗਲੀ ਪਰਾਗਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਪਰਾਗਿਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਵਧਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਸਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ। ਕਰਕੇ ਕਲੋਨੀ ਢਹਿ ਵਿਕਾਰ, ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਹਿਦ ਦੀਆਂ ਮੱਖੀਆਂ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਦਰਾਂ 'ਤੇ ਮਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਤਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਪਰਾਗਣ ਦੇ ਵਿਕਲਪਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਕਾਲਜ ਆਫ਼ ਐਗਰੀਕਲਚਰਲ ਸਾਇੰਸਿਜ਼ ਵਿੱਚ ਹੇ ਦੇ ਖੋਜ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਕਰਵਾਇਆ ਗਿਆ ਨਵੀਨਤਮ ਅਧਿਐਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਸ਼ਰੂਮ ਚੁਗਾਈ, ਸੇਬ ਦੇ ਦਰੱਖਤਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਅਤੇ ਹਰੇ-ਫਲ ਨੂੰ ਪਤਲਾ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਮਜ਼ਦੂਰ-ਗੁੰਧ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ, ਉਸਨੇ ਸਮਝਾਇਆ, ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਣ-ਅਧਾਰਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਸੀ ਜੋ ਦਰਖਤਾਂ ਦੀਆਂ ਛੱਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕੇ।
"ਸਾਨੂੰ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪਰਾਗੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਫਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਸੇਬਾਂ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਯੋਗ ਪਰਾਗਿਤ ਹੋਣਗੇ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ। "ਪੈਨਸਿਲਵੇਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸੇਬ ਦੀਆਂ ਫਸਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰਾਗਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਧੂ-ਮੱਖੀਆਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਦੂਜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮਧੂ-ਮੱਖੀਆਂ ਦੀ ਮੌਤ ਵਧੇਰੇ ਗੰਭੀਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਤਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।"
ਸ਼ਿਨਯਾਂਗ ਮੂ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਬਾਇਓਲੌਜੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰੇਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਨੇ ਕਿੰਗ ਫਲਾਵਰ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ। Mu ਨੇ ਮਾਸਕ R-CNN ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ - ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੀ-ਸਿੱਖਿਆ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਜੋ ਕਿ ਹੋਰ ਵਸਤੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਪਿਕਸਲ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਵੰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ।
ਮਾਸਕ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਉਸਨੇ ਸੈਂਕੜੇ ਐਪਲ ਬਲੌਸਮ ਕਲੱਸਟਰ ਫੋਟੋਆਂ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੀਆਂ। ਫਿਰ ਉਸਨੇ ਸੇਬ ਦੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਤੋਂ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਖੋਜ ਪੇਨ ਸਟੇਟ ਦੇ ਫਲ ਰਿਸਰਚ ਐਂਡ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸੈਂਟਰ, ਬਿਗਲਰਵਿਲੇ ਵਿਖੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਗਾਲਾ ਅਤੇ ਹਨੀਕ੍ਰਿਸਪ ਸੇਬ ਪਰੀਖਣ ਲਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਟੈਸਟ ਦੇ ਰੁੱਖ 2014 ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 5 ਫੁੱਟ (ਗਾਲਾ) ਅਤੇ 6 1/2 ਫੁੱਟ (ਹਨੀਕ੍ਰਿਸਪ) ਦੇ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਲਗਾਏ ਗਏ ਸਨ। ਇਹਨਾਂ ਰੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਲੰਬਾ ਸਪਿੰਡਲ ਕੈਨੋਪੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸਦੀ ਔਸਤ ਉਚਾਈ ਲਗਭਗ 13 ਫੁੱਟ ਸੀ। ਕੈਮਰੇ ਵਾਲੀ ਚਿੱਤਰ-ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚਲਾਏ ਗਏ ਉਪਯੋਗੀ ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਮਾਊਂਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕਿੰਗ ਫੁੱਲਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸੀ, ਮੂ ਨੇ ਦੱਸਿਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੁੱਛਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੇਟਰਲ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਆਕਾਰ, ਰੰਗ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕੇਂਦਰੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਮਾਸਕ ਆਰ-ਸੀਐਨਐਨ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੱਚੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਫੁੱਲ ਅਤੇ ਬੰਦ ਫੁੱਲ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਡਾਟਾ-ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਾਰ ਗੁਣਾ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਮੂ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ।
"ਬਾਦਸ਼ਾਹ ਦੇ ਫੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸੇ ਦੇ ਫੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਫੁੱਲ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਭ ਤੋਂ ਕੇਂਦਰੀ ਫੁੱਲ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਾਂ ਸਥਾਨਿਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ। “ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੇ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਫੁੱਲਾਂ ਦੀ ਘਣਤਾ ਮੈਪਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੱਭ ਲਿਆ। ਹਰੇਕ ਖੋਜੇ ਗਏ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਫੁੱਲ-ਜਾਂ ਮਾਸਕ-ਸਭ ਤੋਂ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲ ਵਜੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਰਟ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਮੂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲ-ਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੱਥੀਂ ਲਏ ਗਏ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ - ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚ ਦੇ ਮਾਪ ਕਹੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਮਸ਼ੀਨ ਵਿਜ਼ਨ ਕਿੰਗ ਫੁੱਲ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 98.7% ਤੋਂ 65.6% ਤੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੈ।