Нейросетевой алгоритм распознавания и классификации черноморского зоопланктона

В данной работе исследуется применение цифровой голографической камеры (DHC) для регистрации численности и видового распределение зоопланктона. В отличие от традиционных методов, DHC обеспечивает детализированный анализ формы, размера и концентрации планктона in situ. Решение проблемы обработки боль...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Двадцать первая Всероссийская конференция студенческих научно-исследовательских инкубаторов, Томск, 13−17 мая 2024 г. : сборник трудов С. 91-94
Main Author: Курков, Михаил Михайлович
Format: Book Chapter
Language:Russian
Subjects:
Online Access:http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001149190
Description
Summary:В данной работе исследуется применение цифровой голографической камеры (DHC) для регистрации численности и видового распределение зоопланктона. В отличие от традиционных методов, DHC обеспечивает детализированный анализ формы, размера и концентрации планктона in situ. Решение проблемы обработки больших объемов данных достигнуто за счет использования нейросетевых алгоритмов, обеспечивающих автоматизацию процессов детекции и классификации. Результаты показывают значительное влияние морфологии зоопланктона на качество работы нейросети в рамках несбалансированного датасета, при схожей точности полнота, входящая в F1, сильно рознится.
Bibliography:Библиогр.: 7 назв.
ISBN:9785936297168