Работа Гао Чже была принята к публикации в Scientific Data, всемирно известном научном журнале

  Документ, подготовленный командой разработчиков Kocher, 10 октября 2023 года《An annotated grain kernel image database for visual  quality inspection》Принята к публикации в журнале Scientific Data, входящем в состав Nature, всемирно известного научного журнала.

  Получайте уведомления по электронной почте

  Издательство Nature пользуется репутацией первоклассного издателя и широко признано в академическом и исследовательском сообществе.Scientific DataПоследний импакт-фактор журнала в 2023 году составил 8,5, он входит в регион 1 международного рейтинга JCR (Journal Citation Reports) и включен в SCI (Science Citation Index).

  Обзор основной части диссертации

  В статье мы представляем многорегиональную базу данных на основе машинного зрения под названием GrainSet, предназначенную для визуальной проверки качества частиц зерна. База данных содержит более 350 000 изображений отдельных зерен с информацией об изображении, качестве и несовершенстве зерен. Зерновые частицы, использованные в исследовании, состояли из четырех злаков - пшеницы, кукурузы, сорго и риса, которые были получены из более чем 20 основных зернопроизводящих регионов в пяти странах мира. Мы используем самодельное устройство для сбора нескольких зерен, оснащенное несколькими оптическими датчиками высокого разрешения, для эффективного и автоматического сбора нескольких зерен. Кроме того, мы проверяем эффективность классификации нескольких моделей глубокого обучения на GrainSet. Мы считаем, что GrainSet внесет вклад в будущие исследования в таких областях, как помощь в проверке качества зерна, предоставление рекомендаций по хранению и торговле зерном, а также интеллектуальные сельскохозяйственные приложения.

  Часть статьи

  Введение в журнал

  Scientific Data - это онлайн-журнал Nature, посвященный публикации научно ценных наборов данных и исследованиям, способствующим обмену и повторному использованию научных данных. Он охватывает все области естественных наук, медицины, инженерии и социальных наук. Цель журнала - улучшить открываемость, доступность, понятность и возможность повторного использования данных, тем самым способствуя развитию науки. Согласно метрике CiteScore журнала Scopus, Scientific Data занимает первое место среди 152 журналов в широкой категории "Статистика и данные в социальных науках".