АрхИИВ

Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство

Университет естественных наук в Люблине: YOLO находит точку обрезки лозы, 100% на моделях

Исследователи Университета естественных наук в Люблине в 2026 году проверили модели YOLOv8/YOLO11 с геометрией PCAcutSeg-V для поиска точки зимней обрезки. Корректность составила 100%, но только на искусственных модельных лозах.

Кейс предоставлен Vinum ex Machina

запись № 236 · 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.

Стадия
Исследование
География
Польша
Год
2026
Источники
1
CB-002700
по данным Vinum ex Machina

/01 · ключевые результаты

Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.

  • возможность системы

    100%

    корректность локализации точки обрезки

    Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026

    2026 год · искусственные модельные лозы, исследование

    данные исследования

оценка strategai

Оценка не рассчитывается.

Исследователи Университета естественных наук в Люблине в 2026 году проверили модели YOLOv8/YOLO11 с геометрией PCAcutSeg-V для поиска точки зимней обрезки. Корректность составила 100%, но только на искусственных модельных лозах.

Стадия
Исследование
География
Польша
Год
2026
Источники
1
CB-002700
по данным Vinum ex Machina

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-002700University of Life Sciences in Lublin

Бизнес

Компания
University of Life Sciences in Lublin
Отрасль
Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Функция
Производство и основные операции
Задача
Точное земледелие и животноводство

Технология

Класс AI
Компьютерное зрение
Тип решения
Собственная разработка
Данные
1 500 RGB-изображений спящих лоз

Внедрение

Стадия
Исследование, на 29.09.2026
География
Польша

/03 · описание кейса

Зачем

Бизнес-задача

Зимняя обрезка винограда требует определить на спящей лозе точку, в которой делается рез. Исследователь Kapłan M. из Университета естественных наук в Люблине в 2026 году взялся за задачу автоматической локализации точки зимней обрезки по изображениям лоз без листвы.

Что

Решение

В основе решения модели детекции объектов YOLOv8 и YOLO11, к которым добавлена геометрия PCAcutSeg-V. Система работает с RGB-изображениями спящих лоз и определяет положение точки обрезки.

Как

Внедрение

Работа относится к исследовательской стадии. Для данных использовано 1 500 RGB-изображений спящих лоз. Результат опубликован в журнале Agriculture: корректность локализации точки обрезки составила 100%, однако получена только на искусственных модельных лозах.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • Модели YOLOv8/YOLO11 с геометрией PCAcutSeg-V показали 100% корректности локализации точки зимней обрезки на искусственных модельных лозах.
  • Исследование опирается на 1 500 RGB-изображений спящих лоз.

Ограничения

  • 100% получены только на искусственных модельных лозах; цифра не показывает точность на реальных лозах в виноградниках.
  • Это результат исследования: данных о промышленной эксплуатации, экономии труда или стоимости нет.

  1. [1] Vinum ex Machina

    Vinum ex Machina — Кейсбук, запись № 236

    партнёр · 29.09.2026

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-002700 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002700/ · Vinum ex Machina № 236