Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38218| Название: | Методы компьютерного зрения для обнаружения и подсчета томатов в теплицах |
| Другие названия: | Computer vision methods for detecting and counting tomatoes in greenhouses |
| Авторы: | Бочарова, А. С. Губина, А. Д. Страхова, П. С. Глухих, И. Н. Bocharova, A. S. Gubina, A. D. Strakhova, P. S. Glukhikh, I. N. |
| Ключевые слова: | конференции компьютерное зрение томаты детекция плодов подсчет урожайности агросектор фильтрация объектов RGB-изображения conferences computer vision YOLO tomatoes fruit detection yield calculation agricultural sector object filtering Midas RGB images |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | ТюмГУ-Press |
| Библиографическое описание: | Методы компьютерного зрения для обнаружения и подсчета томатов в теплицах / А. С. Бочарова, А. Д. Губина, П. С. Страхова, И. Н. Глухих. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых, г. Тюмень, 22-30 апреля 2025 г. Вып. 23 / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук ; ответственные редакторы : Л. Н. Бакановская, М. С. Воробьева ; редакционная коллегия : Т. Ю.Чернышева [и др.]. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2025. — С. 68–72. |
| Аннотация (реферат): | В статье представлена система компьютерного зрения на основе архитектуры YOLO, предназначенная для детекции и подсчета томатов. Разработка ориентирована на малые и средние агропредприятия с использованием RGB-камер. Рассмотрены два метода фильтрации объектов: с применением карты глубины, с использованием адаптивной пороговой фильтрации. Получены удовлетворительные метрики. The article presents a computer vision system based on the YOLO architecture, designed to detect and count tomatoes. The development is aimed at small and medium-sized agricultural enterprises using RGB cameras. Two methods of filtering objects are considered: using a depth map and using adaptive threshold filtering. Satisfactory metrics have been obtained. |
| Конференция: | Всероссийская конференция молодых ученых «Математическое и информационное моделирование» |
| Дата конференции: | 22.04.2025-30.04.2025 |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/38218 |
| ISBN: | 978-5-400-01865-7 |
| Источник: | Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 23. — Тюмень, 2025 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций, форумов, семинаров |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 978-5-400-01865-7_2025_68_72.pdf | 6,05 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.