Краткое содержание

arXiv:2511.07990v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Сорняки существенно снижают урожайность сельскохозяйственных культур во всём мире и представляют серьёзную проблему для устойчивого сельского хозяйства. Традиционные методы борьбы с сорняками, основанные главным образом на применении химических гербицидов, несут риск загрязнения окружающей среды и приводят к появлению устойчивых видов сорняков. Точное удаление сорняков, использующее компьютерное зрение и методы машинного обучения, предлагает многообещающую экологически чистую альтернативу, однако часто ограничено необходимостью мощных вычислительных платформ. В данной работе представлен оптимизированный маломощный периферийный ИИ-системой для обнаружения сорняков на основе детектора объектов YOLOv8n, реализованного на микроконтроллере STM32U575ZI. Для соответствия строгим аппаратным ограничениям применяются несколько методов сжатия модели распознавания, включая структурированную обрезку, целочисленную квантизацию и масштабирование разрешения входного изображения. Модель была обучена и протестирована на наборе данных CropAndWeed, включающем 74 вида растений, достигая сбалансированного компромисса между...