Алгоритм цитологического анализа рыб и птиц - это проект, который направлен на создание автоматизированной системы для анализа клеток рыб и птиц. Эта система будет использоваться в исследованиях в области здоровья животных, а также для контроля качества продуктов питания. Алгоритм будет основан на машинном обучении и глубоком обучении, чтобы обеспечить высокую точность анализа.

Проект представляет собой инновационное решение, направленное на улучшение сельскохозяйственных практик и повышение урожайности за счет своевременного выявления и лечения заболеваний растений, а также определения их потребностей в питательных веществах. Система использует передовые технологии, включая машинное обучение и искусственный интеллект, для анализа изображений растений, полученных с помощью дронов или специализированных камер, и определяет признаки болезней или симптомы дефицита определенных питательных веществ.

Это проект анализа спутниковых снимков с помошью машинного обучения, который разрабатывается для того, чтобы помочь сельским хозяйственным предприятиям и фермерам контролировать состояние пастбищ и своевременно принимать меры по их восстановлению. Система будет использовать данные с дронов и спутников, а также информацию о погодных условиях и климатических изменениях, чтобы определить уровень деградации пастбищ и предоставить рекомендации по управлению ими.

Проект представляет собой передовое решение в области прецизионного земледелия и управления сельскохозяйственными угодьями. Основываясь на использовании нейронной сети YOLOv8 для анализа изображений с высоким разрешением, полученных от спутников или беспилотных летательных аппаратов, система способна автоматически определять и выделять контуры сельскохозяйственных полей с высокой точностью и выгружать их в виде информационного слоя для ГИС системы в формате shp.

Проект представляет собой инновационную систему, разработанную для оптимизации агротехнических процессов в сельском хозяйстве с помощью технологий машинного обучения и цифрового картографирования. Цель проекта — повысить урожайность и экономическую эффективность сельскохозяйственного производства за счет более точного и рационального использования удобрений.

В научном проекте, посвященном определению кардиовертебрального индекса (показателя VHS) у собак и кошек, нейросеть YOLOv8 была применена для автоматизации измерений, которые ранее выполнялись вручную.
Был собран датасет, включающий более 500 рентгеновских снимков грудной клетки собак и кошек.
Нейросеть YOLOv8 была обучена на этом датасете в течение 100 эпох. После обучения модель использовалась для автоматического определения длинной и короткой осей сердца на новых рентгеновских снимках. Модель также автоматически идентифицировала начало четвертого грудного позвонка. На основании автоматических измерений длинной и короткой осей сердца и их проекции на позвоночник (начиная с Th4), модель вычисляла количество грудных позвонков, соответствующих этим осям. Это количество и являлось показателем VHS. Модель достигла точности 98%, что свидетельствует о высокой надежности и воспроизводимости результатов по сравнению с ручными измерениями.

Проект демонстрирует потенциал использования современных технологий компьютерного зрения и БПЛА для эффективного мониторинга инвазивных растений, таких как борщевик. Дальнейшие исследования могут быть направлены на улучшение точности модели и расширение области применения на другие виды растений. Настройка гиперпараметров:
- Размер входного изображения: 640x640 пикселей.
- Размер мини-батча: 16-32.
- Количество эпох: 100.
- Скорость обучения: 0.001.
- Оптимизатор: Adam или SGD.

Этот проект представляет собой комплексное решение для автоматического мониторинга дефектов стали, сочетающее современные технологии компьютерного зрения и промышленной автоматизации.
Настройка гиперпараметров:
- Размер входного изображения: 640x640 пикселей.
- Размер мини-батча: 16-32.
- Количество эпох: 100.
- Скорость обучения: 0.001.
- Оптимизатор: Adam или SGD
Точность решения 95%
Проведение испытаний на производственной линии для оценки эффективности системы в реальных условиях.