Ақпараттық-коммуникациялық және химиялық технология
№ 1 (26) - 2025 / 2025-03-31 / Көрілім саны: 56
МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ТЕХНОЛОГИЯСЫН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП, ЖАПЫРАҚ КЕСКІНДЕРІ АРҚЫЛЫ ӨСІМДІК АУРУЛАРЫН ТАНУ
Авторлар
Кілтті сөздер
классификация растений, Python, TensorFlow, CNN, OpenCV, машинное обучение, обработка изображений
DOI сілтемесі:
Қалай дәйексөз келтіруге болады
Аңдатпа
Бұл мақала ауыл шаруашылығында, экологияда және ботаникада қолданылатын кескінді талдау негізінде өсімдіктерді автоматты түрде жіктеуге арналған Python-бағытталған шешімді ұсынады. Сараптамалық талдауды қажет ететін өсімдіктерді анықтаудың дәстүрлі әдістері көбінесе көп уақытты қажет етеді және қателіктерге бейім. Әзірленген қолданба өсімдіктерді визуалды белгілері бойынша тану үшін TensorFlow негізіндегі конволюциялық нейрондық желілерді (CNN) пайдаланады, бұл түрлерді дәл және жылдам жіктеуге мүмкіндік береді. Өлшемін Өзгертуді, түсін қалыпқа келтіруді және шуды сүзуді қамтитын кескіндерді алдын ала өңдеу үшін пайдаланылатын OpenCV кітапханасы маңызды рөл атқарады, бұл жіктеу дәлдігін арттырады. Модель 86.97% дәлдікке жетеді, бұл оның тиімділігі мен практикалық қолдануға жарамдылығын растайды. Жүйе интуитивті интерфейспен жабдықталған, бұл оны әртүрлі деңгейдегі пайдаланушылар үшін қол жетімді етеді. Болашақта деректер базасын ұлғайту және дәлдікті жақсарту үшін трансферлік оқыту әдістерін енгізу есебінен функционалдылықты кеңейту жоспарлануда.
