|
|
-
Сабитов Б.Р.,Сейтказиева Н.С., Кашкароева А.А.
-
Сабитов Б.Р.,Сейтказиева Н.С., Кашкароева А.А.
-
B. Sabitov, N. Seitkazieva, А. Кashkaroeva
-
ПОСТРОЕНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БОЛЕЗНЕЙ КУКУРУЗЫ
-
ЖҮГӨРҮ ООРУСУН БОЛЖОЛДОО ҮЧҮН КОНВОЛЮЦИЯЛЫК НЕЙРОН ТАРМАГЫН КУРУУ
-
BUILDING A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR PREDICTING CORN DISEASES
-
В данной работе рассматривается применения современной в данное время, технологии распознавания изображений сверточных нейронных сетей. Для конкретной базы данных больных и здоровых изображений кукурузы построена модель обнаружения различных болезней данного растения. Работа выполнена с использованием технологий глубокого обучения и сервисов Google Colaboratory. Для задачи распознавания
использованы методы увеличения данных, которая существенно увеличивает качество модели глубокого обучения. В этой
работе предложенная модель применяется для обнаружения
бактериальной пятнистости, присутствующей на растениях
кукурузы, с использованием изображений их листьев, однако ее
можно использовать для обнаружения любых болезней растений. Эксперименты, проведенные в этой статье, используют
общедоступный набор данных PlantVillage, для получения изображений листьев растений кукурузы.
-
Бул макалада азыркы учурдагы заманбап колдонмолор,
конволюциялык нейрон тармактарынын сүрөттөрүн таануу
технологиясы каралат. Жүгөрүнүн оорулуу жана дени сак сүрөттөрүнүн конкреттүү маалымат базасы үчүн өсүмдүктүн
ар кандай ооруларын аныктоо модели курулган. Иш терең окутуу технологияларын жана Google Colabatory кызматтарын
колдонуу менен аткарылды. Таануу тапшырмасы үчүн маалыматтарды көбөйтүү ыкмалары колдонулган, бул терең үйрөнүү моделинин сапатын бир топ жогорулатат. Бул макалада
сунушталган модель жүгөрү өсүмдүктөрүнүн жалбырактарынын сүрөттөрүн колдонуу менен бактериялык тактарды
аныктоо үчүн колдонулат, бирок ал ар кандай өсүмдүк ооруларын аныктоо үчүн колдонулушу мүмкүн. Бул макаладагы эксперименттер жүгөрү өсүмдүктөрүнүн жалбырактарын сүрөттөө үчүн жалпыга жеткиликтүү PlantVillage маалымат топтомун колдонот.
-
In this paper, the application of the currently modern image
recognition technology of convolutional neural networks is considered. For a specific database of sick and healthy images of corn, a
model for detecting various diseases of this plant has been built. The
work was performed using deep learning technologies and Google
Coollaboratory services. For the recognition task, data augmentation methods were used, which significantly increases the quality of
the deep learning model. In this work, the proposed model is used
to detect bacterial spotting present on corn plants using images of
their leaves, but it can be used to detect any plant diseases. The experiments conducted in this article use the publicly available Plant
Village dataset to obtain images of corn plant leaves.
-
сверточные нейронные сети, модель, кукуруза, точность модели, ошибка модели, тестирование модели, распознавание.
-
конволюциялык нейрон тармактары, модель, жүгөрү, моделдин тактыгы, моделдин катасы, моделди текшерүү, таануу.
-
convolutional neural networks, model, corn, model accuracy, model error, model testing, recognition.
-
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.2022.52.39.007
Сабитов Б.Р.,Сейтказиева Н.С., Кашкароева А.А. ПОСТРОЕНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БОЛЕЗНЕЙ КУКУРУЗЫ. Наука, новые технологии и инновации Кыргызстана. 2022. №. 7. C. 40-45
|
