Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Армия
Силы ПВО за три часа сбили 41 украинский дрон над регионами России
Армия
Стало известно об уничтожении ВС РФ взвода «Кракена» вблизи Константиновки
Мир
На Украине сообщили об обрушении антидронового тоннеля между Херсоном и Николаевым
Мир
В ИКИ РАН предупредили об активных вспышках на Солнце
Экономика
Стоимость биткоина опустилась ниже $80 тыс. впервые с апреля 2025 года
Мир
Маск призвал арестовать хотя бы одного клиента Эпштейна на фоне обвинений
Мир
Во Франции заявили о критическом состоянии энергосистемы Украины
Происшествия
Три многоэтажки эвакуировали в курском Железногорске из-за упавшего БПЛА
Общество
В аэропорту Калуги сняты ограничения на полеты
Общество
Сценарист криминальных сериалов Филиппов умер в возрасте 62 лет от рака
Происшествия
Пожар в сауне в Прокопьевске унес жизни пяти подростков. Что известно
Армия
Силы ПВО уничтожили 24 украинских дрона над Россией за девять часов
Мир
Дмитриев назвал прошедшие переговоры с американской делегацией конструктивными
Мир
Взрыв прогремел в иранском городе Бандар-Аббас
Мир
Зеленский заявил о сложностях в решении вопроса территорий
Общество
В Орле сообщили об эвакуации жителей семи улиц перед ликвидацией частей ракеты
Общество
В аэропорту Калуги введены временные ограничения на полеты

Ученые разработали платформу для определения по фото болезней сельхозрастений

0
Фото: ИЗВЕСТИЯ
Озвучить текст
Выделить главное
Вкл
Выкл

Ученые из Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) разработали платформу, которая позволяет определять болезни домашних и сельскохозяйственных растений по фотографии. Как утверждают разработчики, им удалось достичь точности выявления заболевания, поразившего огурцы, томаты, розы, виноград или вишню, в 98%. Сервис уже совместим с приложением для смартфона на базе Android.

Для определения болезней домашних и сельскохозяйственных растений были использованы сверточные нейронные сети, повсеместно применяемые для классификации изображений. Обрабатывая запрос пользователя, алгоритм сначала использует общую модель по болезням и вредителям, затем нейросеть определяет вид растения. При определенных условиях пользователь получит еще и частный прогноз.

«При выдаче результата показываются три наиболее близких к загруженному изображению класса. В большинстве случаев всё это позволяет правильно определить болезнь и получить рекомендации по ее лечению», — рассказал соавтор исследования, ведущий программист лаборатории Александр Ужинский.

Сейчас на сайте есть модели для 19 сельскохозяйственных и декоративных культур. Общая модель для всех видов растений распознает 55 различных болезней и вредителей. В базе собрано свыше 4 тыс. изображений. Использовать интерфейс платформы могут все, от агрохолдингов до начинающих садоводов, для которых немаловажной будет особенность программы — рекомендации по лечению растений, верифицированные профессиональными агрономами.

Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий» во вторник, 18 апреля, в 10:00

Урожайный код: нейросеть распознает болезни растений по фото

Читайте также
Прямой эфир