Текущий выпуск Номер 4, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'фенотипирование растений':
Найдено статей: 2
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 4, с. 741-745
  2. Аврахам Е.М., Креймер А.С.
    Автоматизированный анализ морфологических признаков растений в раннем онтогенезе для задач селекции на основе нейросетевой сегментации и графовых методов
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 4, с. 891-908

    В работе представлен подход к реконструкции и количественному фенотипированию морфологических признаков растений в раннем онтогенезе на основе анализа цифровых изображений. Разработанный алгоритм сочетает глубокое обучение и графовые представления с учетом биологических закономерностей морфогенеза. Такой синтез позволяет перейти от бинарной сегментации к реконструкции топологически целостной структуры растения с корректным разделением пересекающихся корневых систем на снимках с несколькими растениями. На первом этапе с использованием сверточной нейронной сети архитектуры U-Net формируются бинарные маски семян, ростков и корневых систем. Полученное изображение преобразуется в графовую модель, в которой ребрам соответствуют сегменты корней и побегов, а вершинам — ключевые морфологические точки, включая ветвления и пересечения. Алгоритм направленного обхода от семенной точки с водораздельным разделением графа и композитной оценочной функцией выбора главной оси выделяет индивидуальные растения в виде изолированных подграфов и корректно различает главный корень, боковые корни и росток.

    Корректность алгоритма подтверждена многоуровневой валидацией, включающей сравнение результатов графовой реконструкции на сегментированных изображениях, а также сквозную проверку полного вычислительного конвейера на исходных изображениях с результатами существующих программных решений и экспертной ручной разметки. Разработанный подход устойчив к вариативности формы корневых систем и шумам изображений, обеспечивает высокую точность извлечения морфологических признаков. Результаты исследования могут быть использованы в селекционных программах.

    Ключевые слова: нейронные сети, глубокое обучение, U-Net, теория графов, фенотипирование растений, корневая система, морфологический анализ, селекция.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований