RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН // Архив

Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2023, выпуск 5, страницы 41–51 (Mi izkab713)

Системный анализ, управление и обработка информации

Использование сверточных нейронных сетей для задач автоматического обнаружения заболеваний

М. А. Шереужеваab, М. А. Шереужевc, З. М. Альбековаd

a Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а
b Московский государственный технологический университет "Станкин", 27055, Россия, Москва, Вадковский пер., 1
c Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана, 105005, Россия, Москва, ул. Бауманская, 5
d Институт цифрового развития, Северо-Кавказский федеральный университет, 350029, Россия, г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2

Аннотация: В данной статье представлен обзор существующих архитектур сверточных нейронных сетей и их применения в задаче классификации для обнаружения заболеваний плодов и растений. Заболевания растений и плодов являются серьезной проблемой в сельском хозяйстве и садоводстве, их раннее обнаружение может помочь в принятии своевременных мер по предотвращению распространения и минимизации ущерба. Результаты исследования могут быть полезны для разработки автоматизированных систем обнаружения заболеваний плодов и растений, что способствует повышению урожайности.

Ключевые слова: нейронные сети, машинное обучение, архитектура сверточной сети, компьютерное зрение, классификация изображений.

УДК: 004.89

MSC: 68T99

Поступила в редакцию: 25.09.2023
Исправленный вариант: 06.10.2023
Принята в печать: 09.10.2023

DOI: 10.35330/1991-6639-2023-5-115-41-51



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024