|
|
-
Сабитов Б.Р.,Сейтказиева Н.С., Кашкароева А.А.
-
Сабитов Б.Р.,Сейтказиева Н.С., Кашкароева А.А.
-
B. Sabitov, N. Seitkazieva, А. Кashkaroeva
-
БИНАРНАЯ ЗАДАЧА КЛАССИФИКАЦИИ БОЛЕЗНИ РАСТЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
-
ТЕРЕҢ ОКУТУУ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫН КОЛДОНУУ МЕНЕН ӨСҮМДҮКТӨРДҮН ООРУЛАРЫН КЛАССИФИКАЦИЯЛООНУН ЭКИЛИК МИЛДЕТИ
-
BINARY PROBLEM OF PLANT DISEASE CLASSIFICATION USING DEEP LEARNING TECHNOLOGIES
-
С помощью технологий глубокого обучения построено
различные модели классификации болезни томатов. Изучена
задача бинарной классификации для наиболее распространенных болезней данного растения. В статье рассмотрены построение четырех моделей глубокой нейронной сети для обнаружения и классификации болезней листьев растений томата
по заранее определенным категориям. Также учитывались
морфологические признаки, такие как цвет, текстура и края
листьев растения. В работе изучается задача классификации
болезней томатов, которая является актуальной и важной
для многих фермеров и частных предпринимателей любого региона нашей республики и, в конечном счете, для всего населения Кыргызской Республики. В этой статье представлены
стандартные модели глубокого обучения с различными вариантами. Изучалось общие распространенные для регионов КР,
биотические заболевания, вызываемые грибковыми и бактериальными патогенами листьев томатов. Точность предложенной модели составила 99,4%.
-
Терең окутуу технологияларынын жардамы менен помидор оорусунун классификациясынын ар кандай моделдери курулган. Бул өсүмдүктүн эң кеңири тараган оорулары үчүн бинардык классификация маселеси изилденген. Макалада алдын
ала аныкталган категориялар боюнча помидор өсүмдүктөрүнүн жалбырак ооруларын аныктоо жана классификациялоо
үчүн төрт терең нейрондук тармак моделдерин куруу талкууланат. Өсүмдүктүн түсү, текстурасы жана жалбырактын
четтери сыяктуу морфологиялык өзгөчөлүктөрү да эске алынган. Документте томат ооруларын классификациялоо милдети изилденет, бул биздин республиканын кайсы гана аймагында болбосун көптөгөн фермерлер жана жеке ишкерлер үчүн
актуалдуу жана маанилүү жана, акырында, Кыргыз Республикасынын бүткүл калкы үчүн. Бул макалада ар кандай вариациялар менен стандарттуу терең үйрөнүү моделдери киргизилет.
Биз помидор жалбырактарынын грибоктук жана бактериялык козгогучтарынан келип чыккан Кыргыз Республикасынын
аймактары үчүн кеңири таралган биотикалык ооруларды
изилдедик. Сунушталган моделдин тактыгы 99,4% түздү.
-
With the help of deep learning technologies, various models
of classification of tomato disease have been built. The problem of
binary classification for the most common diseases of this plant is
studied. The article discusses the construction of four models of a
deep neural network for the detection and classification of diseases
of tomato plant leaves by predefined categories. Morphological features such as the color, texture and edges of the leaves of the plant
were also taken into account. The paper studies the problem of classification of tomato diseases, which is relevant and important for
many farmers and private entrepreneurs in any region of our republic and, ultimately, for the entire population of the Kyrgyz Republic.
This article presents standard deep learning models with various
options. We studied the common biotic diseases common to the regions of the Kyrgyz Republic caused by fungal and bacterial pathogens of tomato leaves. The accuracy of the proposed model was
99.4%.
-
бинарная задача, модель, глубокое обучение, болезни растений, томаты, нейронные сети, тестовое изображение.
-
бинардык тапшырма, модель, терең үйрөнүү, өсүмдүктөрдүн оорулары, помидор, нейрон тармактары, тесттик сүрөт.
-
binary problem, model, deep learning, plant diseases, tomatoes, neural networks, test image.
-
Сабитов Б.Р., Кыргызский национальный
университет им. Ж.Баласагына, г.Бишкек,
Кыргызская Республика.
Сейтказиева Назгул Салбаровна, Кыргызский
государственный университет им. И.Арабаева,
г.Бишкек, Кыргызская Республика, старший
преподаватель.
Кашкароева А.А., Кыргызский государственный
университет им. И. Арабаева, г.Бишкек,
Кыргызская Республика.
-
Сабитов Б.Р., Ж.Баласагын атындагы Кыргыз
улуттук университети, Бишкек шаары,
Кыргыз Республикасы.
Сейтказиева Назгул Салбаровна, И.Арабаев
атындагы Кыргыз мамлекеттик университети,
Бишкек шаары, Кыргыз Республикасы, улук
окутуучу.
Кашкароева А.А., И.Арабаев атындагы Кыргыз
мамлекеттик университети, Бишкек шаары,
Кыргыз Республикасы.
-
B. Sabitov, Kyrgyz National University by name
of Zh. Balasagyn, Bishkek, Kyrgyz Republic.
Nazgul Seitkazieva, Kyrgyz State University
by name of I. Arabaev, Bishkek, Kyrgyz
Republic, senior lecturer.
A. Kashkaroeva Kyrgyz State University
by name of I. Arabaev, Bishkek,
Kyrgyz Republic.
10.26104/NNTIK.2022.25.65.006
Сабитов Б.Р.,Сейтказиева Н.С., Кашкароева А.А. БИНАРНАЯ ЗАДАЧА КЛАССИФИКАЦИИ БОЛЕЗНИ РАСТЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ. Наука, новые технологии и инновации Кыргызстана. 2022. №. 7. C. 30-39
|
