Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference abstracts
Использование машинного зрения для определения численности и линейных размеров моллюсков. / Кущ, Дарья Анатольевна; Нехаев, Иван Олегович.
Биомониторинг в Арктике : сборник материалов III международной конференции (11-12 октября 2022 года). Архангельск : Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова, 2022. p. 74-75.Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference abstracts
}
TY - CHAP
T1 - Использование машинного зрения для определения численности и линейных размеров моллюсков
AU - Кущ, Дарья Анатольевна
AU - Нехаев, Иван Олегович
N1 - Conference code: 3
PY - 2022
Y1 - 2022
N2 - Сведения о численности и размерах беспозвоночных и, вчастности, моллюсков являются первичной информацией для многихпопуляционно-экологических исследований. Процесс получения первичныхданных о размерах может занимать значительное время, особенно в случаебольших выборок. В ходе настоящей работы мы постарались автоматизироватьпроцесс измерения моллюсков при помощи использования компьютерного зрения.В качестве тестовой выборки были использованы сборы брюхоного моллюскаPeringia ulvae, включающие разные возрастные группы (от десятых долей до целыхмиллиметров). Для определения размеров и численности моллюсков былаиспользована библиотека Phenopype, написанная для языка Python. Сравнениераспределения размеров моллюсков, полученных при помощи программногоанализа изображений и непосредственных промеров не выявило достоверныхразличий между сравниваемыми массивами данных. В целом, использованиепредлагаемой̆методики оправдано при больших объемах исследуемых выборок.
AB - Сведения о численности и размерах беспозвоночных и, вчастности, моллюсков являются первичной информацией для многихпопуляционно-экологических исследований. Процесс получения первичныхданных о размерах может занимать значительное время, особенно в случаебольших выборок. В ходе настоящей работы мы постарались автоматизироватьпроцесс измерения моллюсков при помощи использования компьютерного зрения.В качестве тестовой выборки были использованы сборы брюхоного моллюскаPeringia ulvae, включающие разные возрастные группы (от десятых долей до целыхмиллиметров). Для определения размеров и численности моллюсков былаиспользована библиотека Phenopype, написанная для языка Python. Сравнениераспределения размеров моллюсков, полученных при помощи программногоанализа изображений и непосредственных промеров не выявило достоверныхразличий между сравниваемыми массивами данных. В целом, использованиепредлагаемой̆методики оправдано при больших объемах исследуемых выборок.
KW - популяционная экология
KW - моллюски
KW - компьютерное зрение
KW - python
M3 - тезисы в сборнике материалов конференции
SN - 9785261016274
SP - 74
EP - 75
BT - Биомониторинг в Арктике
PB - Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова
CY - Архангельск
T2 - III Международная классификация "Биомониторинг в Арктике"
Y2 - 11 October 2022 through 12 October 2022
ER -
ID: 100217949