Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/53829
Title: Потоковая сепарация семян зерновых культур на основе классификации объектов с применением компьютерного зрения
Authors: Власов, Андрей Владимирович
metadata.dc.contributor.advisor: Фадеев, Александр Сергеевич
Keywords: обработка изображений; сепарация семян; классификация; нейронная сеть; сельское хозяйство; image processing; seeds separation; classification; neural network; agriculture
Issue Date: 2019
Citation: 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.
Abstract: 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
Appears in Collections:Научные доклады

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU712526.pdf497,1 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.