A machine learning approach for grain crop's seed classification in purifying separation / A. V. Vlasov, A. S. Fadeev

Уровень набора: (RuTPU)RU\TPU\network\3526, Journal of Physics: Conference SeriesОсновной Автор-лицо: Vlasov, A. V., specialist in the field of informatics and computer technology, postgraduate of Tomsk Polytechnic University, 1991-, Andrey VladimirovichАльтернативный автор-лицо: Fadeev, A. S., specialist in the field of informatics and computer technology, associate Professor of Tomsk Polytechnic University, Candidate of technical sciences, 1981-, Aleksandr SergeevichКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра автоматики и компьютерных систем (АИКС)Язык: английский.Резюме или реферат: The paper presents a study of the machine learning ability to classify seeds of a grain crop in order to improve purification processing. The main seed features that are hard to separate with mechanical methods are resolved with the use of a machine learning approach. A special training image set was retrieved in order to check if the stated approach is reasonable to use. A set of tests is provided to show the effectiveness of the machine learning for the stated task. The ability to improve the approach with deep learning in further research is described..Примечания о наличии в документе библиографии/указателя: [References: 14 tit.].Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | машинное обучение | классификация | семена | зерновые культуры | очистка | машинное обучение Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн | Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

[References: 14 tit.]

The paper presents a study of the machine learning ability to classify seeds of a grain crop in order to improve purification processing. The main seed features that are hard to separate with mechanical methods are resolved with the use of a machine learning approach. A special training image set was retrieved in order to check if the stated approach is reasonable to use. A set of tests is provided to show the effectiveness of the machine learning for the stated task. The ability to improve the approach with deep learning in further research is described.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.