Программный комплекс для фенотипирования растений и оценки динамики их роста с помощью подходов искусственного интеллекта
Фенотипирование растений Искусственные системы выращивания Машинное обучение Компьютерное зрение
Данный программный комплекс предназначен для обучения и тестирования полностью сверточных нейронных сетей таких как U-Net и FCN для решения задач сегментации изображений растений с целью выделения целевых признаков растений характеризующих фенотип. Также программа позволяет анализировать временные ряды изображений с целью последующей оценки динамики роста растений. В программном комплексе реализована подгрузка данных и целевых сегментационных масок в нужном формате, а также визуализация процесса обучения. Кроме того программа автоматически сохраняет наилучшую модель в процессе обучения. Полностью сверточные нейросети реализованы на PyTorch. Данные подготавливаются с помощью sklearn
Мониторинг роста растений, прогноз динамики роста растений, оптимизация роста растений в искусственных условиях
Дмитрий
Шадрин
Германович
научный сотрудник
Отсутствует
Старший научный сотрудник
-
57203155501
0000-0003-3486-8214
РОССИЯ
Дмитрий
Шадрин
Германович
научный сотрудник
РОССИЯ
28.23.37
Нейронные сети
02.02.ES
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
Дмитрий
Шадрин
Германович
Автор идеи, реализация в программном коде и тестирование разработанного программного обеспечения
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
Дмитрий
Шадрин
Германович
Физическое лицо
РОССИЯ