RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, выпуск 4, страницы 78–87 (Mi iipr83)

Анализ текстовой и графической информации

Создание и исследование 3D моделей для цифрового фенотипирования растений

О. А. Иващукa, В. А. Бережнойb, Ю. Н. Маслаковa, В. И. Федоровa

a Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К. А. Тимирязева, Москва, Россия
b Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Россия

Аннотация: В статье представлены результаты разработки и исследования методов для создания 3D-моделей растений, выращиваемых в условиях in vitro. В комплексе они решают проблемы, возникающие в процессе исследований растений в пробирке, связанные со сложностью структуры растения, возникновением искажений на границах пробирки, ее возможным запотеванием, а также влиянием человеческого фактора. Создан банк из 792 единиц 3D-моделей для растений шести видов, позволяющий проводить имитационные эксперименты для выявления причинно-следственных связей, осуществления прогнозирования и получения новых знаний. Проведена проверка разработанных методов на адекватность. Представлены примеры их использования для конкретного растения.

Ключевые слова: условия in vitro, методы, алгоритмы, 3D-моделирование, сегментация, цифровое фенотипирование.

DOI: 10.14357/20718594220408


 Англоязычная версия: , 2023, 50:5, 422–429

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024