Искусственный интеллект и машинное обучение

Научная статья

УДК 004.93'11
ББК 32.813.52
ГРНТИ 28.23.15
DOI 10.25209/2079-3316-2024-15-3-53-74

Применение Сиамских нейронных сетей для классификации биомассы растений по визуальному состоянию

Александр Владимирович Смирнов¹, Игорь Петрович Тищенко²

1,2	Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия
1	asmirnov_1991@mail.ru

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: Сиамские нейронные сети, набор данных, биомасса растений, классификация

Для цитирования: Смирнов А. В., Тищенко И. П. Применение Сиамских нейронных сетей для классификации биомассы растений по визуальному состоянию // Программные системы: теория и приложения. 2024. Т. 15. № 3. С. 53–74. https://psta.psiras.ru/2024/3_53-74.

Полный текст статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2024_3_53-74.pdf.

Статья поступила в редакцию 24.06.2024; одобрена после рецензирования 11.08.2024; принята к публикации 11.08.2024; опубликована онлайн 10.09.2024.