| Найдено документов - 1 | Найти похожие: "Индекс ББК" = '40.0' | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Статья из журнала
Угловский, А. С. (Ярославский государственный аграрный университет).
Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения = Architecture of a digital twin for container shipping monitoring / А. С. Угловский, Н. Ю. Семеренко. – Текст : непосредственный
// Автоматизация. Современные технологии. – 2024. – Т. 78, № 8. – С. 343–349. – ISSN 0869-4931. – Библиогр.: с. 349 (8 назв. ). – 8 рис.
Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения = Architecture of a digital twin for container shipping monitoring / А. С. Угловский, Н. Ю. Семеренко. – Текст : непосредственный
// Автоматизация. Современные технологии. – 2024. – Т. 78, № 8. – С. 343–349. – ISSN 0869-4931. – Библиогр.: с. 349 (8 назв. ). – 8 рис.
Авторы: Угловский, А. С., Семеренко, Н. Ю.
Тематические рубрики: Периодические издания—Статьи; Сельскохозяйственная биология в целом
Ключевые слова: болезни растений, выявление болезней растений, модели глубокого обучения, набор данных, сверточные нейронные сети, сегментация изображений, трансферное обучение, яблони
Ссылка на web-ресурс: https://eivis.ru/browse/issue/14290942/udb/12 - Электронная версия (PDF)
Подробнее
Аннотация: Представлена система классификации болезней растений от сбора данных до развертывания графического интерфейса. Предложена модель глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Проведена оценка производительности предлагаемой системы с использованием некоторого набора количественных показателей, включающих точность. Модели глубокого обучения протестированы на немаркированных изображениях культур, представляющих собой смесь листьев здоровых и больных растений, а затем проверено, насколько точно они могут их идентифицировать. В статье приведены показатели по яблоням, исследованиям монилиоза и парши.