ИППИ РАН

#семинары

ЧЕТВЕРГ (27 марта) —  открытый семинар лаборатории №11
 
 15:00, аудитория 307 ИППИ
 
Тема: Оценка и прогнозирование раннего гниения плодовых растений при их хранении и транспортировке методами машинного обучения

Докладчик:  Стасенко Никита Андреевич, Сколтех

Тип семинара : Доклад по материалам подготовленной кандидатской диссертации

Аннотация: Фермерские хозяйства и компании розничной торговли уделяют большое внимание тщательному контролю собранного урожая: необходимо как можно раньше выявлять признаки порчи и гниения и удалять из партии повреждённые образцы. Данная диссертация направлена на разработку новых подходов для раннего обнаружения, оценки и прогнозирования порчи растений с учётом разных режимов хранения на примере яблок. Диссертация описывает три новых подхода на основе алгоритмов компьютерного зрения с применением методов машинного обучения и математического моделирования. 
 
Первый подход показывает возможность эффективного применения архитектур на основе свёрточных нейронных сетей в качестве алгоритма компьютерного зрения для детектирования и сегментирования участков порчи яблок. Для обучения и валидации архитектур был собран уникальный датасет цифровых изображений, содержащий информацию о полном цикле порчи яблок. Данный метод впервые учитывает временную динамику гниения и позволяет повысить точность её оценки и прогноза. 
 
Второй подход впервые исследует возможность применения метода динамического разложения по модам для моделирования и визуализации состояния яблок при разных режимах хранения. 
 
Третий подход основан на совместном применении архитектур генеративно-состязательных и сверточных нейронных сетей для раннего обнаружения участков порчи на яблоках с использованием изображений ближайшего инфракрасного диапазона. Этот подход был протестирован на интеллектуальной системе с видеоускорителем для экспериментальной оценки и разработки прототипа программного обеспечения, основанного на методах машинного обучения.
 
Семинар открытый, приглашаются все желающие!

www.group-telegram.com/hk/iitpras.com/807

750 viewsedited  Mar 25 at 14:03

#семинары

ЧЕТВЕРГ (27 марта) —  открытый семинар лаборатории №11
 
 15:00, аудитория 307 ИППИ
 
Тема: Оценка и прогнозирование раннего гниения плодовых растений при их хранении и транспортировке методами машинного обучения

Докладчик:  Стасенко Никита Андреевич, Сколтех

Тип семинара : Доклад по материалам подготовленной кандидатской диссертации

Аннотация: Фермерские хозяйства и компании розничной торговли уделяют большое внимание тщательному контролю собранного урожая: необходимо как можно раньше выявлять признаки порчи и гниения и удалять из партии повреждённые образцы. Данная диссертация направлена на разработку новых подходов для раннего обнаружения, оценки и прогнозирования порчи растений с учётом разных режимов хранения на примере яблок. Диссертация описывает три новых подхода на основе алгоритмов компьютерного зрения с применением методов машинного обучения и математического моделирования. 
 
Первый подход показывает возможность эффективного применения архитектур на основе свёрточных нейронных сетей в качестве алгоритма компьютерного зрения для детектирования и сегментирования участков порчи яблок. Для обучения и валидации архитектур был собран уникальный датасет цифровых изображений, содержащий информацию о полном цикле порчи яблок. Данный метод впервые учитывает временную динамику гниения и позволяет повысить точность её оценки и прогноза. 
 
Второй подход впервые исследует возможность применения метода динамического разложения по модам для моделирования и визуализации состояния яблок при разных режимах хранения. 
 
Третий подход основан на совместном применении архитектур генеративно-состязательных и сверточных нейронных сетей для раннего обнаружения участков порчи на яблоках с использованием изображений ближайшего инфракрасного диапазона. Этот подход был протестирован на интеллектуальной системе с видеоускорителем для экспериментальной оценки и разработки прототипа программного обеспечения, основанного на методах машинного обучения.
 
Семинар открытый, приглашаются все желающие!

BY ИППИ РАН