mechelМеханизация и электрификация сельского хозяйстваMechanization and Electrification of Agriculture2222-8837Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйстваmechel-922Research ArticleСтатьиТребования к системе распознавания растений для прецизионного внесения гербицидов в условиях автономного вожденияRequirements for a plant recognition system for precision herbicide application in autonomous driving conditionsСеливановаВ. П.SelivanovaV. P.

г. Минск

Minsk

labpotato@mail.ruКомлачД. И.KomlachD. I.

г. Минск

Minsk

labpotato@mail.ruГолдыбанВ. В.НoldybanV. V.

г. Минск

Minsk

labpotato@mail.ruКуриловичМ. И.KurylovichM. I.

г. Минск

Minsk

labpotato@mail.ruРУП «НПЦ НАН Беларуси по механизации сельского хозяйства»БеларусьRUE “SPC NAS of Belarus for Agricultural Mechanization”Belarus2026200820260597074Copyright © Селиванова В.П., Комлач Д.И., Голдыбан В.В., Курилович М.И., 20262026Селиванова В.П., Комлач Д.И., Голдыбан В.В., Курилович М.И.Selivanova V.P., Komlach D.I., Нoldyban V.V., Kurylovich M.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mechel.belal.by/jour/article/view/922

В статье рассмотрена задача разработки требований к системе распознавания растений для прецизионного внесения гербицидов в условиях автономного вождения мобильной роботизированной платформы. Проанализированы особенности функционирования системы распознавания в составе автономного робототехнического комплекса, включая требования к быстродействию, энергопотреблению и интеграции с системой управления. Сформулирован комплекс функциональных, аппаратных, программных и интеграционных требований, обеспечивающих возможность автономной работы в полевых условиях. Полученные результаты могут быть использованы для анализа существующих аналогов и при проектировании систем прецизионного внесения средств химической защиты растений.

The paper addresses the problem of developing requirements for a plant recognition system intended for precision herbicide application under conditions of autonomous operation of a mobile robotic platform. The operational features of the recognition system as part of an autonomous robotic complex are analyzed, including requirements for processing speed, energy consumption, and integration with the control system. A set of functional, hardware, software, and integration requirements are formulated to ensure autonomous operation in field conditions. The obtained results can be used for the analysis of existing analogues and for the design of precision plant protection application systems.

прецизионное земледелиероботизированная платформараспознавание растенийавтономное вождениемашинное зрениеprecision Agriculturalrobotic platformplant recognitionautonomous operationmachine visionАвторы статьи выражают благодарность за поддержку и финансирование данного исследования Белорусскому республиканскому фонду фундаментальных исследований.ReferencesPrecision weeding in Agricultural: a comprehensive review of intelligent laser robots leveraging deep learning techniques / C. Wang, C. Song, T. Xu, R. Jiang // Agricultural. – 2025. – Vol. 15. – № 11. – Art. 1213.Precision weeding in Agricultural: a comprehensive review of intelligent laser robots leveraging deep learning techniques / C. Wang, C. Song, T. Xu, R. Jiang // Agricultural. – 2025. – Vol. 15. – № 11. – Art. 1213.Wang, W. A review of computer vision technologies in precision Agricultural / W. Wang, Y. Kang // Theoretical and Natural Science. – 2025. – Vol. 101. – P. 35–40.Wang, W. A review of computer vision technologies in precision Agricultural / W. Wang, Y. Kang // Theoretical and Natural Science. – 2025. – Vol. 101. – P. 35–40.Precise robotic weed spot-spraying for reduced herbicide usage and improved environmental outcomes: a real-world case study / A. Smith, M. R. Azghadi, A. Olsen [et al.]. – 2024.Precise robotic weed spot-spraying for reduced herbicide usage and improved environmental outcomes: a real-world case study / A. Smith, M. R. Azghadi, A. Olsen [et al.]. – 2024.Machine vision systems in precision Agricultural for crop farming / R. R. Shamshiri [et al.] // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. – 2023. – Vol. 16. – № 1. – P. 1–15.Machine vision systems in precision Agricultural for crop farming / R. R. Shamshiri [et al.] // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. – 2023. – Vol. 16. – № 1. – P. 1–15.Agricultural robot automatic plant detection integrating visual navigation and phenotype recognition / Y. Li, H. Zhang, Q. Chen [et al.] // Discover Artificial Intelligence. – 2024. – Vol. 6. – Art. 12.Agricultural robot automatic plant detection integrating visual navigation and phenotype recognition / Y. Li, H. Zhang, Q. Chen [et al.] // Discover Artificial Intelligence. – 2024. – Vol. 6. – Art. 12.Key technologies for machine vision for picking robots: review and benchmarking / J. Liu, Z. Wang, K. Zhao [et al.] // Machine Intelligence Research. – 2025. – Vol. 22. – № 2. – P. 145–162.Key technologies for machine vision for picking robots: review and benchmarking / J. Liu, Z. Wang, K. Zhao [et al.] // Machine Intelligence Research. – 2025. – Vol. 22. – № 2. – P. 145–162.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.