Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Nasiri et al.: модифицированная VGG16 определяет сорт винограда по листу, точность выше 99%
В исследовании 2021 года модифицированная нейросеть VGG16 определяла сорт винограда по изображению листа. Средняя точность при пятикратной кросс-валидации превысила 99%.
Кейс предоставлен Vinum ex Machina
запись № 230 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0
Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.
/01 · ключевые результаты
Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.
-
возможность системы
более 99%
средняя точность определения сорта
Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
2021 год · исследование Nasiri и соавторов, модифицированная VGG16, пятикратная кросс-валидация
данные исследования
оценка strategai
Оценка не рассчитывается.
В исследовании 2021 года модифицированная нейросеть VGG16 определяла сорт винограда по изображению листа. Средняя точность при пятикратной кросс-валидации превысила 99%.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- University of Tennessee / Iranian co-authors (Nasiri et al.)
- Отрасль
- Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Точное земледелие и животноводство
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Не раскрыт
Внедрение
- Стадия
- Исследование, на 29.09.2026
- География
- Не раскрыта
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Исследование Nasiri A. и соавторов, опубликованное в 2021 году в журнале Plants, посвящено определению сорта винограда по листу. Первый автор работы аффилирован с Университетом Теннесси (США), аффилиация соавторов и предмет исследования связаны с Ираном.
Что
Решение
Авторы использовали модифицированную свёрточную нейросеть VGG16. Модель получает изображение листа винограда и определяет сорт.
Как
Внедрение
Работа имеет статус исследования. Качество проверено пятикратной кросс-валидацией, средняя точность составила выше 99%. Работа опубликована в журнале Plants (2021).
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Модифицированная VGG16 определяла сорт винограда по листу.
- Средняя точность при пятикратной кросс-валидации выше 99%.
Ограничения
- Точность получена при кросс-валидации в исследовании; цифра не показывает работу модели на виноградниках или в других условиях.
- Денежный или операционный эффект для производителей не измерялся.
-
[1] Vinum ex Machina
Vinum ex Machina — Кейсбук, запись № 230
партнёр · 29.09.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002697 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002697/ · Vinum ex Machina № 230