Программный конвейер «GlumeHairNet» для предсказания характеристик опушения колосьев на основе обученной нейронной сети

Вычислительный конвейер GlumeHairNet предназначен для компьютерного анализа изображений колосьев пшеницы с помощью алгоритма нейронных сетей глубокого обучения. Его схема показана на рисунке 1. Для работы с конвейером в режиме обучения требуется создание выборки изображений колосьев, пример приведен на рис. 1А. Для изображений должны быть в файле текстового формата указан тип опушения чешуй. Кроме того, для решения задачи сегментации изображений должны быть представлены маски изображений, на которых размечены следующие категории пикселей: фон, цветовая шкала, тело колоса, ости колоса.

Рисунок 1. Вычислительный конвейер для анализа изображений колосьев пшеницы. А – Этап подготовки образцов изображений колосьев; Б – Блок конвейера, ответственного за сегментацию колосьев на изображении; В – блок конвейера ответственного за классификацию колосьев по типу опушения.

Архитектура конвейера приведена на рисунке 1Б. Конвейер позволяет проводить сегментацию изображений колоса, а также классификацию колосьев по типу опушения чешуй на опушенные и неопушенные. Результаты демонстрируют высокую точность классификации – до 86%, что сравнимо с визуальной классификацией экспертом.

Описание входных данных

1. На вход конвейера подается набор цифровых изображения колосьев в формате JPEG, расположенных в одной папке на компьютере.

Описание выходных данных

Выходной файл содержит список входных файлов с изображениями колосьев -1 колонка. Вторая колонка, разделенная знаком табуляции, содержит классификацию опушения чешуй колоса: 0 – неопушенные, 1- опушенные.