ПОДСЧЁТ ВСХОДОВ КУКУРУЗЫ ПО RGB-ИЗОБРАЖЕНИЯМ С БПЛА НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЗНАЧИТЕЛЬНОЙ ЗАСОРЁННОСТИ И ЧАСТИЧНОЙ ОККЛЮЗИИ

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.15372/aut20260101
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Предлагается метод автоматического подсчёта количества всходов кукурузы в условиях значительной засорённости и частичной окклюзии по RGB-изображениям сверхвысокого пространственного разрешения (<0,5 см / пиксель), полученным с беспилотного летательного аппарата. Метод основан на комбинации алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения. Результаты экспериментальных исследований показали, что точность оценки количества всходов кукурузы на ранних стадиях вегетации в среднем составила ~97 %. An automatic method is proposed for counting maize seedlings under conditions of substantial weed infestation and partial occlusion using ultra-high-resolution (<0.5 cm/pixel) RGB imagery acquired from an unmanned aerial vehicle. The method is based on a combination of computer vision and machine learning algorithms. Experimental results demonstrate that the accuracy of estimating the number of maize seedlings at early growth stages averaged 97%.