Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Армия
Минобороны России сообщило о подвигах российских военных в зоне СВО
Мир
Пашинян оценил отношение граждан Армении к сближению с ЕС
Авто
Госавтоинспекция объявила массовые проверки водителей
Общество
Минтруд сообщил о введении электронных удостоверений с QR-кодом для пенсионеров
Мир
Пашинян сообщил о продвижениях в переговорах между Арменией и Азербайджаном
Мир
NYT узнала о планах назначения конгрессвумен Грин главой подкомитета DOGE
Мир
Байден провел телефонный разговор с Макроном после испытания «Орешника»
Экономика
Экономист указал на интерес ЕС к удобрениям из РФ из-за надежности поставок
Армия
Силы ПВО уничтожили беспилотник ВСУ над Белгородской областью
Мир
Медведев допустил применение РФ ядерного оружия при необходимости
Мир
Маск пообещал улучшить эффективность расходов США на оборону
Мир
Медведев указал на способность Трампа завершить конфликт на Украине
Интернет и технологии
WhatsApp добавил функцию расшифровки голосовых сообщений на русском языке
Мир
Доклад гендиректора ЮНЕСКО по безопасности журналистов не был утвержден
Мир
Замглавы Гагаузии назвал обыски в его доме политическим давлением властей Молдавии
Мир
Минздрав Канады сообщил о крупнейшей за девять лет вспышке кори
Мир
Глава МИД Венгрии назвал санкции США против Газпромбанка угрозой для Европы
Армия
МО РФ рассекретило документы к 80-й годовщине освобождения Моонзундского архипелага

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