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...
| Опубликовано в: : | Двадцать первая Всероссийская конференция студенческих научно-исследовательских инкубаторов, Томск, 13−17 мая 2024 г. : сборник трудов С. 91-94 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Формат: | Статья в сборнике |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001149190 |
| Итог: | 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. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 7 назв. |
| ISBN: | 9785936297168 |