Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Университет Нови-Сада: ИИ по съёмке с БПЛА находит лозы с точностью 90%
Исследователи Университета Нови-Сада применили детекцию лоз YOLO и кластеризацию k-means к мультиспектральной съёмке виноградника с БПЛА. Точность детекции лоз составила 90%.
Кейс предоставлен Vinum ex Machina
запись № 208 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0
Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.
/01 · ключевые результаты
Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.
-
возможность системы
90%
точность детекции лоз
Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
исследования 2020 и 2022 годов · виноградник в Сремски-Карловци, Фрушка-Гора, Сербия
данные исследования
оценка strategai
Оценка не рассчитывается.
Исследователи Университета Нови-Сада применили детекцию лоз YOLO и кластеризацию k-means к мультиспектральной съёмке виноградника с БПЛА. Точность детекции лоз составила 90%.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- University of Novi Sad
- Отрасль
- Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Точное земледелие и животноводство
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Мультиспектральная съёмка виноградника с БПЛА, индексы NDVI и NPK.
Внедрение
- Стадия
- Исследование, на 29.09.2026
- География
- Сербия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Университет Нови-Сада исследовал в районе Сремски-Карловци на Фрушка-Горе, как определять ряды и границы зон управления автоматически по мультиспектральной съёмке с БПЛА.
Что
Решение
Решение сочетает модель детекции YOLO для обнаружения лоз и алгоритм кластеризации k-means для зонирования участка. На вход подаётся мультиспектральная съёмка с БПЛА, а в зонировании используются вегетационный индекс NDVI и показатели NPK. Результатом становятся автоматически найденные ряды лоз и границы зон управления виноградником.
Как
Внедрение
Работа выполнена как исследование: в ней использованы данные исследований 2020 и 2022 годов, результаты опубликованы в журнале Remote Sensing (MDPI) в 2024 году. Точность детекции лоз составила 90%. Сведений о внедрении метода в регулярную работу виноградника нет.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Точность детекции лоз моделью YOLO по мультиспектральной съёмке с БПЛА составила 90%.
- Метод автоматически определяет ряды лоз и границы зон управления, сочетая YOLO с кластеризацией k-means.
Ограничения
- 90% — точность детекции лоз в исследовании на данных 2020 и 2022 годов; цифра не показывает урожайность, качество винограда или экономический эффект.
-
[1] Vinum ex Machina
UAV + ML зонирование виноградника
партнёр · 29.09.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002677 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002677/ · Vinum ex Machina № 208