Журнал «Современная Наука»

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ YOLOV8 ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ШТАММОВ ПРОДУЦЕНТОВ МОЛОЧНОЙ КИСЛОТЫ

Алехина Анна Евгеньевна (аспирант, ассистент кафедры ИУС ИИТК Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева» )

Проскурин Александр Викторович (к.т.н ИУС ИИТК Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева» )

Полетыкин Семен Константинович (магистрант, лаборант научной лаборатории “Машинное обучение” Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева» )

Суханова Анна Алексеевна (к.б.н, старший научный сотрудник лаборатории “Высокомолекулярные соединения” Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева» )

Сырцов Сергей Николаевич (научный сотрудник лаборатории “Высокомолекулярные соединения” Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева» )

Статья посвящена разработке метода глубокой нейронной сети на основе архитектуры YOLOv8 для идентификации штаммов молочнокислых микроорганизмов. Основное внимание уделяется сбору и аннотированию изображений, методам увеличения данных и предварительному обучению для повышения точности модели. Цель исследования — создание эффективной системы классификации микроорганизмов по визуальным характеристикам. Результаты показали, что модель достигает mAP 89% и полноты охвата 84%, что подтверждает ее высокую эффективность. Выводы демонстрируют потенциал современных технологий компьютерного зрения для автоматизации идентификации микроорганизмов, что может упростить лабораторную и производственную работу.

Ключевые слова:YOLOv8, молочная кислота, микроорганизмы, компьютерное зрение, классификация, биотехнология

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Алехина А. Е., Проскурин А. В., Полетыкин С. К., Суханова А. А., Сырцов С. Н. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ YOLOV8 ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ШТАММОВ ПРОДУЦЕНТОВ МОЛОЧНОЙ КИСЛОТЫ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№01/2. -С. 5-9 DOI 10.37882/2223-2966.2025.01-2.03

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"