Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/53829
Название: | Потоковая сепарация семян зерновых культур на основе классификации объектов с применением компьютерного зрения |
Авторы: | Власов, Андрей Владимирович |
Научный руководитель: | Фадеев, Александр Сергеевич |
Ключевые слова: | обработка изображений; сепарация семян; классификация; нейронная сеть; сельское хозяйство; image processing; seeds separation; classification; neural network; agriculture |
Дата публикации: | 2019 |
Библиографическое описание: | Власов А. В. Потоковая сепарация семян зерновых культур на основе классификации объектов с применением компьютерного зрения : научный доклад / А. В. Власов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Управление магистратуры, аспирантуры и докторантуры (УМАД), Отдел аспирантуры и докторантуры (ОАиД) ; науч. рук. А. С. Фадеев. — Томск, 2019. |
Аннотация: | В работе изложены исследования методов компьютерного зрения и машинного обучения с целью обнаружения и распознавания класса зерновых культур в видеопотоке с целью увеличения точности сепарации семян от сора перед посадкой. Особенности семян, трудноразличимые при использовании механических методов сепарации, различаются при использовании машинного обучения. Выбран метод машинного обучения с использованием грубокого обучения на нейросетях. Для исследований подготовлен специальный прототип прибора сепарации на лабораторной установке, где проводилось обучение классификатора и тесты применимости методик. Ряд экспериментов проведен для с целью определения работоспособности методики в условиях близких к эксплуатационным. The paper presents a study of computer vision and machine learning approach used to detect and classify seeds of a grain crop in order to enhance seed purification before planting and thereby increase the yield. Main seed’s features that are hard to recognize during a separation with mechanical methods are resolved with the help of machine learning approach. The chosen machine learning method is presented as a deep learning method based on neural network. A special prototype of a separator was constructed and training image database was retrieved in order to check if the stated approach is reasonable to use and develop. A set of experiments is provided to show the effectiveness of the method applied to solve the stated problem. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/53829 |
Располагается в коллекциях: | Научные доклады |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU712526.pdf | 497,1 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.