Класифікація сходів рослин та бур’янів за допомогою згорткових нейронних мереж

Authors

  • В. С. Чемес Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • П. К. Ніколюк Донецький національний університет імені Василя Стуса

Keywords:

машинне навчання, згорткові нейронні мережі, розпізнавання об’єктів, розпізнавання бур’янів, класифікація зображень, комп’ютерний зір

Abstract

У роботі досліджується застосування згорткових нейронних мереж для автоматичної класифікації сходів культурних рослин та бур’янів. На основі датасету V2 Plant Seedlings Dataset здійснено навчання моделі глибокого навчання для розпізнавання 12 видів рослин на ранніх стадіях росту. Розроблена система може бути використана для автоматизації процесу прополювання та точного землеробства.

Author Biographies

В. С. Чемес , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувач вищої освіти 4 курсу

П. К. Ніколюк , Донецький національний університет імені Василя Стуса

д-р фіз.-мат. наук, професор кафедри інформаційних технологій

References

Kaggle V2 Plant Seedlings Dataset. URL: https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/v2- plant-seedlings-dataset/code (дата звернення: 25.10.2025).

García-Navarrete A. L., Correa-Guimaraes A., Navas-Gracia L. M. Application of Convolutional Neural Networks in Weed Detection. Agriculture. 2024. Vol. 14(4): 568. URL: https://www.mdpi.com/2077-0472/14/4/568 (дата звернення: 25.10.2025).

TensorFlow Documentation: Image classification with Keras. URL: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification (дата звернення: 26.10.2025).

Deep Convolutional Neural Networks for Weeds and Crops Discrimination / L. HashemiBeni, A. Gebrehiwot Asmamaw, A. Karimoddini, A. Shahbazi, F. Dorbu. Frontiers in Remote Sensing. 2022. Vol. 3. URL: https://www.frontiersin.org/journals/remote-sensing/articles/10.3389/f rsen.2022.755939/full (дата звернення: 26.10.2025).

Published

2026-04-08

How to Cite

[1]
Чемес , В.С. and Ніколюк , П.К. 2026. Класифікація сходів рослин та бур’янів за допомогою згорткових нейронних мереж. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Apr. 2026), 133-136.

Issue

Section

Секція 3 Прикладні інформаційні технології, комп’ютерні технології обробки даних