Класифікація сходів рослин та бур’янів за допомогою згорткових нейронних мереж
Ключові слова:
машинне навчання, згорткові нейронні мережі, розпізнавання об’єктів, розпізнавання бур’янів, класифікація зображень, комп’ютерний зірАнотація
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.
Посилання
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).
