Зараррасонҳои кишоварзӣ яке аз муҳимтарин сабабҳои талафоти ҳосил мебошанд. Дар усулҳои анъанавӣ деҳқонон ё мутахассисон дар саҳро ҳаракат карда, баргҳо, домҳо ва нишонаҳои зараррасонро дар растанӣ месанҷанд. Гарчанде ин усул ҳанӯз ҳам арзишманд аст, он вақт мегирад, дар майдонҳои васеъ душвор мегардад ва метавонад барои огоҳсозии барвақт нокифоя бошад.

Ин таҳқиқоти препринтӣ барои зудтар ошкор кардани зараррасонҳои кишоварзӣ системаи зеҳни сунъиро пешниҳод мекунад, ки тасвирҳои камераи RGB-ро бо тасвирҳои pseudo-thermal-и тавассути нармафзор эҷодшуда муттаҳид менамояд. Система бидуни истифодаи камераи воқеии термалӣ аз тасвири RGB намоиши ба тасвири термал монандро тавлид мекунад. Сипас ин тасвирҳои муттаҳидшуда тавассути модели ошкорсозии объектҳои YOLOv12 коркард мешаванд.

Дар таҳқиқот 7.774 тасвири тамғагузоришуда истифода шудааст, ки синфҳои сафедболак, ҳашарот ва куяро дар бар мегиранд. Модел кӯшиш мекунад навъи зараррасон, ҷойгиршавии он дар тасвир, шумора ва холи эътимодро муайян кунад. Дар натиҷаҳо қиматҳои %87,1 mAP, %88,3 precision ва %80,7 recall гузориш шудаанд. Ин арзишҳо нишон медиҳанд, ки ин усул метавонад нисбат ба моделҳои классикии ба RGB асосёфта қавитар бошад.

Аммо азбаски таҳқиқот препринт аст, онро бояд бо эҳтиёт хонд. Илова бар ин, тасвири pseudo-thermal маълумоти воқеии термалӣ нест; он танҳо намоиши ба термал монандест, ки аз тасвири RGB ҳосил шудааст. Дар ҳолатҳое монанди туман, борон, рӯшноии кам, пӯшидашавӣ, рагҳои барг ва қатраҳои об хатогиҳо ба вуҷуд омада метавонанд.

Масъала дар чист?

Барвақт ошкор кардани зараррасонҳо дар кишоварзӣ барои кам кардани талафоти ҳосил аҳамияти ҳалкунанда дорад. Агар зичии зараррасонҳо барвақт ошкор карда шавад, мубориза бо онҳо метавонад ҳадафмандтар ва назоратшаванда бошад. Дар акси ҳол зарар меафзояд, талафоти ҳосил зиёд мешавад ва аксар вақт дахолати бештари кимиёвӣ зарур мегардад.

Аммо ошкор кардани зараррасонҳо дар саҳро дар амал душвор аст. Зараррасонҳо метавонанд хурд бошанд, бо ранги барг омехта шаванд, дар соя пинҳон монанд ё зери баргҳо пинҳон шаванд. Хусусан зараррасонҳои хурде чун сафедболак дар заминаҳои мураккаб ба осонӣ аз назар дур мемонанд. Назорати дастӣ бошад, дар майдонҳои васеъ суст, хастакунанда ва вобаста ба шахс аст.

Солҳои охир системаҳои ошкорсозии зараррасонҳо, ки ба зеҳни сунъӣ ва тасвирҳои камераи RGB асос меёбанд, таҳия мешаванд. Аммо системаҳои танҳо ба тасвири RGB такякунанда дар ҳолатҳои рӯшноии кам, соя, заминаи мураккаб, пӯшидашавӣ ва ба ранги сатҳи растанӣ монанд будани зараррасон метавонанд самаранокии худро аз даст диҳанд.

Тасвирбардории термалӣ дар баъзе шароит метавонад объектҳоро равшантар намоён кунад. Вале камераҳои воқеии термалӣ гаронанд ва паҳн кардани онҳо барои деҳқонони хурд ва миёна душвор буда метавонад. Илова бар ин, сенсорҳои термалӣ, инфрасохтори IoT ва насби саҳроӣ хароҷотро зиёд мекунанд.

Саволи асосии ин мақола чунин аст: Оё бидуни истифодаи камераи воқеии термалӣ, танҳо бо хусусиятҳои ба термал монанд, ки аз тасвири RGB тавлид шудаанд, ошкорсозии зараррасонҳоро арзонтар ва қавитар кардан мумкин аст?

Кадом усул пешниҳод мешавад?

Таҳқиқот системаи ошкорсозии зараррасонҳоро пешниҳод мекунад, ки ба муттаҳидсозии тасвирҳои RGB ва pseudo-thermal асос ёфтааст.

Дар қадами аввал тасвири стандартии RGB-и барг ё маҳсулот гирифта мешавад. Ин тасвир метавонад аз таҷҳизоти дастрас, аз қабили камераи классикӣ, камераи телефон ё камераи саҳроӣ, ворид шавад. Сипас ҳамон тасвир ба хокистарранг табдил дода шуда, ба он рангбандии монанд ба харитаи термалӣ татбиқ мегардад. Ин раванд ҳарорати воқеиро чен намекунад; он танҳо шиддатҳои тасвирро ба фазои рангии ба термал монанд табдил медиҳад.

Дар қадами дуюм тасвири RGB бо тасвири pseudo-thermal муттаҳид карда мешавад. Ҳадаф истифода бурдани маълумоти сохтор ва ранги RGB ҳамроҳ бо таъсири афзояндаи контрасти намоиши pseudo-thermal аст. Бо ин роҳ мақсад гузошта мешавад, ки модел зараррасонҳои хурд, ниқобпӯшшуда ё қисман пӯшидашударо беҳтар ошкор кунад.

Дар қадами сеюм меъмории ошкорсозии объектҳои YOLOv12 истифода мешавад. Оилаи YOLO бо моделҳои босуръати ошкорсозии объектҳо маъруф аст, ки кӯшиш мекунанд объектҳои тасвирро дар як гузариш пайдо кунанд. Дар ин таҳқиқот модел барои тавлиди синфи зараррасон, қуттии ҷойгиршавии он дар тасвир, холи эътимод ва шумораи зараррасонҳо омӯзонида мешавад.

Дар қадами чорум система ба интерфейси корбар пайваст карда мешавад. Дар мақола гуфта мешавад, ки интерфейси ба Streamlit асосёфта таҳия шудааст. Ин интерфейс имкониятҳои амалие, аз қабили бор кардани тасвир, воридкунии мустақими камера, намоиши натиҷаи ошкорсозӣ, шумориши зараррасонҳо, эҷоди огоҳӣ ва сохтани гузориши JSON-ро пешниҳод мекунад.

Иддаои асосии ин равиш ба даст овардани намоиши бойтари тасвир бидуни таҷҳизоти гарони термалӣ ва табдил додани ошкорсозии зараррасонҳо ба раванди воқеӣ, камхарҷ ва ба истифодаи саҳроӣ наздиктар мебошад.

Формулаҳо чиро мефаҳмонанд?

Формулаҳои мақола ба таври содда мефаҳмонанд, ки тасвир чӣ гуна табдил дода мешавад ва модел чӣ гуна қарор қабул мекунад.

Аввалин формулаи муҳим табдил додани тасвири RGB ба тасвири хокистаррангро нишон медиҳад. Дар ин раванд каналҳои сурх, сабз ва кабуд бо вазнҳои гуногун якҷоя карда мешаванд. Азбаски чашми инсон ба канали сабз ҳассостар аст, ба канали сабз вазни бештар дода мешавад. Ҳамин тавр барои ҳар пиксел як қимати ягонаи равшанӣ ба даст меояд.

Сипас ин тасвири хокистарранг ба харитаи рангии ба термал монанд табдил дода мешавад. Дар мақола аз равиши COLORMAP_INFERNO дар OpenCV ёд шудааст. Ин раванд маълумоти воқеии ҳароратро тавлид намекунад; аммо бо нишон додани минтақаҳои торик ва равшан бо рангҳои монанд ба тасвири термалӣ метавонад баъзе фарқиятҳои контрастро намоёнтар кунад.

Формулаи дигар омезиши тасвирҳои RGB ва pseudo-thermal-ро нишон медиҳад. Дар таҳқиқот равиши фюжн истифода мешавад, ки ду тасвир бо вазни баробар омехта карда мешаванд. Бо ин роҳ ҳам маълумоти воқеии ранг/сохтор ва ҳам маълумоти контрасти ба термал монанд ба вуруди модел интиқол дода мешавад.

Функсияи талафоте, ки дар қисми YOLO истифода мешавад, ба модел имкон медиҳад се чизро ҳамзамон омӯзад: ҷойи объектро дуруст дар қуттӣ ҷойгир кардан, фаҳмидани мавҷуд будани объект ва интихоби синфи дуруст. Талафоти қуттӣ хатои ҷойгиршавиро ифода мекунад; талафоти объект эътимод ба мавҷудияти зараррасонро; талафоти синф бошад пешгӯии синфҳо, ба монанди сафедболак, ҳашарот ё куяро ифода мекунад.

Формулаҳои Bounding box нишон медиҳанд, ки координатаҳои кунҷи болоии чап ва кунҷи поёнии рост аз координатаи марказ ва қиматҳои паҳноиву баландии қуттии пешниҳодкардаи модел чӣ гуна ҳисоб карда мешаванд. Бо ин роҳ зараррасонро метавон дар тасвир бо қуттии сурх ишора кард.

Паёми асосии график / ҷадвал / схема

Схемаи меъмории система дар мақола нишон медиҳад, ки тасвири RGB бо тасвири pseudo-thermal муттаҳид шуда, сипас ба модели YOLOv12 дода мешавад. Паёми асосии схема чунин аст: система кӯшиш мекунад ошкорсозии зараррасонҳоро тавассути тавлиди ду намоиши гуногун аз як тасвир ва муттаҳид кардани онҳо қавитар кунад.

Тасвирҳои намунавии маълумот нишон медиҳанд, ки дар маҷмӯи маълумоти AgriPest-7774 намунаҳои сафедболак, ҳашарот ва куя тамғагузорӣ шудаанд. Паёми асосии ин тасвирҳо он аст, ки модел на бо нақшаҳои лабораторӣ ё тасвирҳои комилан сунъӣ, балки бо тасвирҳои воқеии аз шароити саҳро гирифташуда омӯзонида шудааст.

Ҷадвали тақсимоти маълумот нишон медиҳад, ки синфи сафедболак дар маҷмӯи маълумот ҳиссаи калонтаринро дорад. Сафедболак бо 3.200 тасвир тақрибан %41-и маҷмӯи маълумотро ташкил медиҳад, дар ҳоле ки синфҳои ҳашарот ва куя камтар намояндагӣ шудаанд. Ин ҳолат метавонад боис шавад, ки модел намунаҳои бештареро аз сафедболак бинад, аммо дар синфҳои камнамоянда хатари умумисозӣ афзоиш ёбад.

Ҷадвали иҷрои модел нишон медиҳад, ки усули пешниҳодшуда бо равишҳое чун назорати дастӣ, RGB + омӯзиши амиқ, термал + IoT, Faster R-CNN, VGG16 ва ResNet50 муқоиса шудааст. Равиши пешниҳодшудаи YOLOv12 RGB–pseudo-thermal бо %87,1 mAP баландтарин иҷроишро гузориш мекунад. Аммо тарзи стандартӣ гардондани ин муқоиса бояд аз нуқтаи назари маҷмӯаҳои маълумот ва шароити омӯзиш бодиққат баррасӣ шавад.

Графики талафоти маҳсулоти вобаста ба зараррасонҳо нишон медиҳад, ки зараррасонҳо дар биринҷ, гандум ва ҷуворимакка метавонанд талафоти ҷиддӣ ба вуҷуд оранд. Паёми асосӣ ин аст, ки ошкорсозии зараррасонҳо танҳо масъалаи техникии биниши компютерӣ нест, балки аз нуқтаи назари амнияти ғизо ва талафоти ҳосил низ муҳим мебошад.

Графикҳои талафоти омӯзишӣ нишон медиҳанд, ки талафоти қуттӣ, синф ва объект дар раванди омӯзиши модел дар давоми 100 epoch коҳиш ёфтаанд. Ин нишон медиҳад, ки модел метавонад ҷойгиршавӣ ва синфҳои зараррасонҳоро дар маълумоти омӯзишӣ омӯзад.

Графики пешрафти mAP нишон медиҳад, ки дақиқии миёнаи модел дар ҷараёни омӯзиш афзоиш ёфта, дар ниҳоят дар атрофи %87,1 устувор шудааст. Ин нишон медиҳад, ки модел дар ҷараёни омӯзиш ба сатҳи муайяни иҷроиш расидааст.

Тасвири ошкорсозии pseudo-thermal нишон медиҳад, ки сафедболак дар намуди ба термал монанд ишора шуда, бо холи эътимод нишон дода шудааст. Паёми асосии ин тасвир чунин аст: система на танҳо синфро пешгӯӣ мекунад, балки ҷойи зараррасонро дар тасвир бо қуттӣ низ нишон медиҳад.

Тасвирҳои таҳлили хатогиҳо яке аз муҳимтарин бахшҳои таҳқиқот мебошанд. Рагҳои барг, қатраҳои об ё сохторҳои замина баъзан метавонанд ҳамчун зараррасон қабул карда шаванд. Зараррасонҳои қисман пӯшидашуда метавонанд ошкор нашаванд. Ин нишон медиҳад, ки система дар амал ҳанӯз ба санҷиши бодиққат ниёз дорад.

Таҷрибаҳо чӣ гуна гузаронида шуданд?

Дар таҳқиқот маҷмӯи маълумоте истифода шудааст, ки аз 7.774 тасвири тамғагузоришудаи зараррасонҳои кишоварзӣ иборат аст. Тасвирҳо дар шароити воқеии саҳро ҷамъоварӣ шуда, ба се синфи асосии зараррасонҳо — сафедболак, ҳашарот ва куя — ҷудо карда шудаанд. Тасвирҳо бо воситаи Roboflow тавре ишора шудаанд, ки қуттӣ ва тамғаи синфро дар бар гиранд.

Маҷмӯи маълумот ба бахшҳои омӯзиш ва тасдиқ ҷудо карда шудааст. Тасвирҳо барои мувофиқ будан ба вуруди YOLOv12 ба андозаи 640 × 640 пиксел оварда шудаанд. Гуфта мешавад, ки дар омӯзиш вазнҳои пешакӣ омӯзонидашудаи COCO истифода шудаанд. Ин маънои онро дорад, ки модел аз нуқтаи оғозие мутобиқ карда шудааст, ки дар он хусусиятҳои умумии объектҳоро қаблан омӯхта буд, то ба ошкорсозии зараррасонҳои кишоварзӣ мутобиқ шавад.

Аз тасвирҳои RGB тасвирҳои pseudo-thermal эҷод карда шудаанд. Барои ин тасвир аввал ба хокистарранг табдил дода шуда, сипас харитаи рангии ба термал монанд татбиқ шудааст. Баъдан намоишҳои RGB ва pseudo-thermal муттаҳид шуда, ба вуруди модел дода шудаанд.

Модел дар давоми 100 epoch омӯзонида шудааст. Гузориш шудааст, ки дар раванди омӯзиш талафоти қуттӣ, синф ва объект коҳиш ёфтаанд. Кам шудани ин талафот нишон медиҳад, ки модел ҷойгиркунӣ ва таснифоти дақиқтари зараррасонҳоро омӯхтааст.

Иҷроиш бо арзишҳои mAP, precision ва recall арзёбӣ шудааст. mAP нишон медиҳад, ки модел дар сатҳҳои гуногуни остонаи эътимод ва дақиқии ҷойгиршавӣ то чӣ андоза ошкорсозии муваффақ анҷом медиҳад. Precision нишон медиҳад, ки аз ҳолатҳое, ки модел «зараррасон ҳаст» мегӯяд, чӣ қадар дурустанд; recall бошад ифода мекунад, ки модел аз зараррасонҳои воқеӣ чӣ қадарро гирифта метавонад.

Система инчунин бо интерфейси ба Streamlit асосёфта санҷида шудааст. Ин интерфейс имкониятҳои бор кардани тасвир, дидани натиҷаи ошкорсозӣ, ишора кардани ҷойи зараррасон бо қуттиҳои сурх, нишон додани холи эътимод, зеркашии гузориши JSON ва тавлиди огоҳии овозӣ/визуалӣ дорад.

Натиҷаҳо чиро нишон медиҳанд?

Системаи пешниҳодшудаи YOLOv12 RGB–pseudo-thermal дар таҳқиқот ба арзишҳои %87,1 mAP, %88,3 precision ва %80,7 recall расидааст. Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки система дар ошкорсозии зараррасонҳои маҷмӯи маълумот иҷроиши қавӣ нишон додааст.

Гузориш мешавад, ки арзишҳои mAP барои сафедболак, ҳашарот ва куя аз рӯйи синф ба ҳам наздиканд. Гарчанде ин метавонад нишон диҳад, ки модел танҳо ба як синф аз ҳад зиёд тамаркуз накардааст, азбаски дар маҷмӯи маълумот сафедболак бартарӣ дорад, барои намудҳои камнамоянда санҷиши бештар зарур аст.

Дар ҷадвалҳои муқоисавӣ гуфта мешавад, ки системаи пешниҳодшуда нисбат ба равишҳои омӯзиши амиқи ба RGB асосёфта ва моделҳое чун VGG16, ResNet50 ва Faster R-CNN иҷроиши баландтар дорад. Илова бар ин, он ҳамчун роҳи камхарҷ ва қобили кор дар вақти воқеӣ пешниҳод мешавад, ки бе истифодаи сенсори воқеии термалӣ ё системаи IoT фаъолият карда метавонад.

Иддао мешавад, ки омезиши pseudo-thermal махсусан барои намоён кардани зараррасонҳои хурд ва ниқобпӯшшуда кӯмак мекунад. Аммо ин нуқта бояд бо эҳтиёт тафсир шавад, зеро pseudo-thermal маълумоти воқеии ҳароратӣ нест. Он шакли табдилёфтаи тасвири RGB мебошад. Аз ин рӯ, он бо маълумоти физикии ҳарорат, ки сенсори воқеии термалӣ таъмин мекунад, яксон нест.

Таҳлили хатогиҳо нишон медиҳад, ки система ҳанӯз дар баъзе шароитҳо душворӣ мекашад. Рагҳои барг, сохтори хок ё қатраҳои об баъзан метавонанд ҳамчун зараррасон қабул шаванд. Зараррасонҳое, ки қисман дар зери барг мондаанд ё дар тасвир хурд менамоянд, метавонанд аз даст раванд. Шароитҳое чун борон, туман, чанг ва рӯшноии кам метавонанд холи эътимоди системаро паст кунанд.

Ин барои чӣ муҳим аст?

Ошкорсозии барвақтии зараррасонҳо дар кишоварзӣ ҳам барои кам кардани талафоти ҳосил ва ҳам барои пешгирии истифодаи нолозими маводи кимиёвӣ муҳим аст. Агар зичии зараррасонҳо барвақт ва дуруст муайян карда шавад, метавон дахолатро ҳадафмандтар анҷом дод. Ин метавонад ҳам хароҷоти истеҳсолкунанда ва ҳам бори экологиро коҳиш диҳад.

Ин таҳқиқот ғояи тавлиди намоиши бойтари тасвирро бидуни камераҳои гарони термалӣ месанҷад. Агар ин равиш дар маҳсулоти гуногун, зараррасонҳои гуногун ва шароити воқеии саҳро ба таври қавӣ тасдиқ шавад, он метавонад барои системаҳои огоҳсозии барвақти камхарҷ роҳи амалӣ боз кунад.

Махсусан барои деҳқонони хурд ё корхонаҳои миёнаҳаҷм инфрасохтори гарони IoT ва камераҳои термалӣ метавонанд дастнорас бошанд. Системаҳои ба камераи RGB асосёфта, бо дастгирии нармафзор ва қобилияти кори воқеӣ метавонанд аз ин ҷиҳат татбиқпазиртар ба назар расанд.

Илова бар ин, бо интерфейси соддае чун Streamlit нишон додани натиҷаҳо ба корбар фосилаи байни модели академӣ ва истифодаи саҳроиро кам мекунад. Деҳқон ё корманди техникӣ на танҳо баромади модел, балки навъи зараррасон, ҷойгиршавӣ, холи эътимод, шумора ва огоҳиро низ дида метавонад.

Нуктаҳои муҳим

Ин мақола препринт аст ва аз арзёбии ҳакамӣ нагузаштааст. Аз ин рӯ, натиҷаҳо набояд ҳамчун системаи ниҳоии қабули қарорҳои кишоварзӣ пешниҳод шаванд.

Тасвири pseudo-thermal тасвири воқеии термалӣ нест. Камераи воқеии термалӣ фарқиятҳои ҳароратии объектҳоро чен мекунад. Аммо равиши pseudo-thermal дар ин таҳқиқот аз маълумоти равшанӣ ва ранги тасвири RGB намоиши ба термал монанд месозад. Аз ин рӯ, он маълумоти физикии ҳароратро пурра иваз карда наметавонад.

Дар маҷмӯи маълумот синфи сафедболак бартарӣ дорад. Ин ҳолат метавонад боис шавад, ки модел дар баъзе синфҳо беҳтар ва дар синфҳои камнамоянда заифтар умумисозӣ кунад. Маҷмӯаҳои маълумоти мутавозинтар, ки минтақаҳои зиёд, мавсимҳои гуногун ва намудҳои бештари зараррасонҳоро дар бар мегиранд, заруранд.

Шароити саҳроӣ хеле гуногунанд. Борон, туман, чанг, шамол, хирашавии ҳаракат, паст будани қарори камера, кунҷи нодуруст, рӯйи ҳам омадани баргҳо ва сояҳо метавонанд ба иҷроиши модел таъсир расонанд.

Модел метавонад мусбати бардурӯғ ва манфии бардурӯғ тавлид кунад. Дар ҳолати мусбати бардурӯғ система метавонад сохтори ғайризараррасонро ҳамчун зараррасон ишора кунад. Дар ҳолати манфии бардурӯғ бошад, метавонад зараррасони воқеиро аз даст диҳад. Аз ин рӯ, чунин системаҳо бояд на ҳамчун воситаи қабули мустақими қарор дар бораи дорупошии автоматӣ, балки ҳамчун абзори огоҳсозии барвақт, ки назорати мутахассисро дастгирӣ мекунад, баррасӣ шаванд.

Барои тафсири боэътимоди натиҷаҳо муҳим аст, ки оё ҳамаи усулҳои муқоисашуда бо як маҷмӯи маълумот ва дар як шароити таҷрибавӣ арзёбӣ шудаанд ё не. Гарчанде муқоисаҳои иҷроиш дар мақола умедбахшанд, онҳо бояд дар маҷмӯаҳои мустақили маълумот такрор карда шаванд.

Хулоса

Ин таҳқиқот дар ошкорсозии тасвирбунёди зараррасонҳои кишоварзӣ равиши камхарҷ ва воқеӣ пешниҳод мекунад. Тавлиди намоишҳои pseudo-thermal аз тасвирҳои RGB ба ғояи таъмин кардани контрасти иловагии визуалӣ барои модел бидуни истифодаи камераи воқеии термалӣ асос меёбад. Ҳангоми якҷоя шудан бо YOLOv12 система гузориш медиҳад, ки метавонад зараррасонҳое чун сафедболак, ҳашарот ва куяро бо дақиқии баланд ошкор кунад.

Ҷанбаи ҷолибтарини система ин аст, ки он танҳо дар сатҳи модели академӣ намемонад; бо интерфейси Streamlit ба хусусиятҳои амалӣ, аз қабили бор кардани тасвир, таҳлили зинда, тавлиди огоҳӣ ва сохтани гузориш рӯ меорад. Ин аз нуқтаи назари наздик шудани зеҳни сунъӣ ба саҳро дар кишоварзии дақиқ қадами муҳим мебошад.

Аммо тафсири эҳтиёткорона бояд чунин бошад: ин система номзади қавӣ барои ошкорсозии зараррасонҳо мебошад, вале тасвири воқеии термалиро пурра иваз намекунад ва барои қабули мустақими қарор дар бораи дорупошии автоматӣ танҳо ба худӣ худ кофӣ ҳисобида намешавад. Он бояд тавассути озмоишҳои мустақил бо маҳсулоти бештар, намудҳои зиёди зараррасонҳо, иқлимҳои гуногун, шароити гуногуни камера ва мавсимҳои зиёд тасдиқ карда шавад.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Ин матн дар асоси мақолаи препринтӣ бо унвони “Multimodal Fusion Framework for Automated Crop Infestation Detection” таҳия шудааст. Таҳқиқот ҳадаф дорад, ки намоишҳои pseudo-thermal, ки тавассути нармафзор аз тасвирҳои RGB эҷод шудаанд, бо меъмории ошкорсозии объектҳои YOLOv12 муттаҳид карда, зараррасонҳои кишоварзиро дар вақти воқеӣ ошкор кунад. Маҷмӯи маълумот аз 7.774 тасвири тамғагузоришуда иборат буда, синфҳои сафедболак, ҳашарот ва куяро дар бар мегирад.

Матн тарҷумаи айнан ба айнан нест. Ғояи асосӣ, усул, формулаҳо, графикҳо, ҷараёни таҷрибаҳо, натиҷаҳо ва маҳдудиятҳои мақола барои хонандаи Verianla содда карда шуда, дар шакли мундариҷаи таҳририи мустақили тоҷикӣ аз нав баён шудаанд. Азбаски таҳқиқот препринт аст, натиҷаҳо бояд на ҳамчун тавсияи қатъии татбиқи кишоварзӣ, балки ҳамчун натиҷаҳои таҳқиқотие арзёбӣ шаванд, ки ба тасдиқи бештари саҳроӣ ниёз доранд.