Аңдатпа
Бұл мақалада жылыжайлардағы микроклиматты басқаруға арналған автоматтандырылған жүйені жобалау жолдары қарастырылады. Зерттеу жұмысының негізгі мақсаты өсімдіктің өсу деңгейін реттейтін параметрлерге сүйене отырып, температура, ылғалдылық, жарық және көмірқышқыл газының деңгейін автоматты түрде реттеу. Бұл жүйе машиналық оқыту және компьютерлік көру технологияларына негізделіп жасалған. Жүйе негізгі екі модульдан тұрады, біріншісі - өсiмдiктiң бейнесін өңдеп, өсу этаптарын анықтап талдау жасау модулiнің блогы, екіншісі – алынған ақпаратқа сәйкес микроклимат параметрлерін талдап басқаратын атқарушы блогы. Зерттеу барысында үш түрлі әдісі қолданылды, көпқабатты нейрондық желі, MobileNetV2 архитектурасы және тірек векторлар әдісі. Үш әдісті салыстыру нәтижесінде CNN моделі 88,2% дәлдікті көрсетіп, бейнелерді тануда ең жоғарғы көрсеткішті көрсетті, MobileNetV2 үлгісі энергия жағынан тиімділігімен ерекшеленді, ал SVM + HOG тәсілі қарапайым әрі есептеу тұрғысынан жеңіл шешім ұсынды. Таңдалған әдіс басқа дәстүрлі жылыжайды басқарудағы жүйелердің әдістерінен айырмашылығы өсімдіктің өсуіне сырттай емес іштей әсер етуі. Яғни шешім қоршаған айналаның параметрлеріне сүйеніп қана емес, өсімдіктің биологиялық жағдайына да байланысты шығады. Бұл ауылшаруашылығын автоматтандырудағы жылыжайдың интеллектуалды дамуына нақты үлес қосатын жаңа бағыттардың бірі болып табылады.