ivdon3@bk.ru
В этой работе была исследована разработанная система детектирования участков с дефектами развития посевов кукурузы по фотографии, выполненной беспилотным летательным аппаратом (БПЛА) с применением компьютерного зрения. Для решения задачи обнаружения таких участков были рассмотрены структуры нейронных сетей семейства YOLOv5 и YOLOv8. Применение разработанного программного обеспечения позволит сократить трудовые и временные затраты на анализ изображений, что в свою очередь позволит уменьшить время реагирования при обнаружении проблемных зон на сельскохозяйственных полях для достижения большей урожайности.
Ключевые слова: сегментация экземпляров, YOLOv5, YOLOv8
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами