master, Department “Information technologies and computing systems”;
trainee researcher of the Laboratory “Intellectual Habitats”
магистр
стажер-исследователь лаборатории «Интеллектуальные среды обитания»
Senior Lecturer, Department “Robotic Systems and Mechatronics”
ст. преподаватель кафедры «Робототехнические системы и мехатроника»
канд. пед. наук, доцент кафедры информационных систем и технологий, Институт цифрового развития
Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Institute of Digital Development
This article provides an overview of existing convolutional neural network architectures and their application in the classification task for detecting diseases of fruits and plants. Diseases of plants and fruits are a serious problem in agriculture and horticulture, and their early detection can help in taking timely measures to prevent the spread and minimize damage. The results of the study can be useful for the development of automated systems for detecting diseases of fruits and plants, which helps to increase yields.
В данной статье представлен обзор существующих архитектур сверточных нейронных сетей и их применения в задаче классификации для обнаружения заболеваний плодов и растений. Заболевания растений и плодов являются серьезной проблемой в сельском хозяйстве и садоводстве, их раннее обнаружение может помочь в принятии своевременных мер по предотвращению распространения и минимизации ущерба. Результаты исследования могут быть полезны для разработки автоматизированных систем обнаружения заболеваний плодов и растений, что способствует повышению урожайности.