Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58642
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКурочка, К. С.-
dc.contributor.authorКарпенко, Д. Е.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2025-01-10T07:32:54Z-
dc.date.available2025-01-10T07:32:54Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationКурочка, К. С. Локализация вредоносных насекомых семейства Tephritidae на изображениях с использованием нейронных сетей Fast R-CNN и Inception V3 / К. С. Курочка, Д. Е. Карпенко // Информационные технологии и системы 2024 (ИТС 2024) = Information Technologies and Systems 2024 (ITS 2024) : материалы международной научной конференции, Минск, 20 ноября 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2024. – С. 163–164.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58642-
dc.description.abstractВ работе предлагается нейросетевая модель и соответствующее программное обеспечение для обнаружения вредоносных насекомых на контрольных ловчих листах, используемых в сельском хозяйстве. Основной акцент сделан на применении модели Fast R-CNN с архитектурой Feature Pyramid Network (FPN) и Inception V3 в качестве классификационной «головы». Разработанный подход позволяет автоматизировать процесс мониторинга количества насекомых семейства tephritidae, являющихся вредителями косточковых культур. Применение созданного программного обеспечения позволит увеличить скорость определения уровня вредителей, накоплению статистики и позволит даже непрофильным специалистам оценивать степень поражения садов.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectнейронные сетиen_US
dc.subjectпрограммное обеспечениеen_US
dc.subjectвредоносные насекомыеen_US
dc.subjectсельское хозяйствоen_US
dc.subjectмониторингen_US
dc.titleЛокализация вредоносных насекомых семейства Tephritidae на изображениях с использованием нейронных сетей Fast R-CNN и Inception V3en_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:ИТС 2024

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kurochka_Lokalizaciya.pdf444.82 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

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