RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2024, том 15, выпуск 3, страницы 53–74 (Mi ps451)

Искусственный интеллект и машинное обучение

Применение Сиамских нейронных сетей для классификации биомассы растений по визуальному состоянию

А. В. Смирнов, И. П. Тищенко

Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия

Аннотация: В настоящей статье предложен метод классификации биомассы растений по визуальному состоянию с использованием изображений, снятых в специально сконструированной теплице, и технологий искусственных нейронных сетей Сиамской архитектуры. Определены критерии различных состояний биомассы растений. Сформирован собственный набор данных для обучения Сиамских нейронных сетей, содержащий в себе образцы состояний биомассы в форме текстур. В результате была получена точность при обучении в 91.6% и средняя точность классификации отдельных состояний биомассы в 73.6%.

Ключевые слова и фразы: Сиамские нейронные сети, набор данных, биомасса растений, классификация

УДК: 004.93'11
ББК: 32.813.52

MSC: Primary 68T10; Secondary 68T45, 68T07

Поступила в редакцию: 24.06.2024
Подписана в печать : 11.08.2024

DOI: 10.25209/2079-3316-2024-15-3-53-74



© МИАН, 2024