ISSN 1995-4301(печатной версии)
ISSN 2618-8406
(электронной версии)
Актуальные выпуски:
Обзор краткого содержания статей
|
Выбор параметров просмотраВыбраны статьи автора: Е.В. Медведева
2025 г., № 3 |
||||
Нейросетевой алгоритм на основе YOLOv8 для обнаружения биообъектов на примере Daphnia magna |
||||
| А.С. Олькова, Е.В. Медведева |
||||
| Вятский государственный университет | ||||
| Автоматизация рутинных процедур биологических анализов является важной междисциплинарной задачей. В статье описан нейросетевой алгоритм для обнаружения биологических объектов мезоразмера. Биомоделью служили ракообразные Daphnia magna, часто используемые для биотестирования природных и техногенных сред. Алгоритм реализован на легковесной свёрточной нейронной сети (СНС) YOLOv8s. Для обучения и тестирования СНС использовались собственные фото- и видеоизображения D. magna, а также находящиеся в открытом доступе на платформах Roboflow и Kaggle. База изображений была представлена 12540 снимками, из которых 430 исходных, остальные – преобразованные с помощью функций сервиса Roboflow. Обучение проводилось в течение 150 эпох, при разрешении изображений 1280×1280 пикселей. С помощью встроенных функций «Object Tracking» и «Object Counting» реализованы процедуры подсчёта и отслеживания объектов. Алгоритм обнаруживает объекты на статических изображениях и на видео в режиме реального времени. Значения метрик оценки качества работы алгоритма: средняя точность – 89,8%; точность – 88,4%; полнота – 87,4%. Алгоритм направлен на снижение трудоёмкости методов биотестирования и повышения точности результатов обработки данных. Предложенный нейросетевой алгоритм обнаружения биообъектов может быть адаптирован через аналогичное обучение к поиску и подсчёту других живых организмов. | ||||
| Ключевые слова: свёрточная нейронная сеть, YOLO, алгоритм обнаружения, Daphnia magna, биотестирование |
||||
| DOI: 10.25750/1995-4301-2025-3-019-025 | ||||
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.  |
||||
|
2024 г., № 3 |
|||||
Определение величин кормового коэффициента и коэффициента использования кормовой базы рыбами-планктонофагами в нижнем течении реки Вычегды |
|||||
| Н.Г. Отченаш, И.И. Студёнов, И.Ю. Македонская, Е.В. Медведева, М.А. Студёнова, Г.В. Фукс, В.С. Шерстков, Р.А. Мельник, Л.В. Парухина |
|||||
| Министерство агропромышленного комплекса и торговли Архангельской области | |||||
| Проведено исследование компонентов водной экосистемы нижнего течения р. Вычегды. За вегетационный период 2022 г. было обнаружено 234 вида фитопланктона, относящихся к 8 отделам, и 45 видов зоопланктона, относящихся к 3 таксономическим группам, а также 6 видов рыб. Был получен материал по 150 личинкам и малькам уклейки и ерша. Показатель коэффициента использования кормовой базы (КЕ) для фитопланктона составил в среднем 0,033, для зоопланктона – 0,11. Коэффициент усвоенной пищи зоопланктоном (К3) соответствовал в среднем 0,348 (34,8%), аналогичный показатель для рыб-планктонофагов не превышал 0,3 (30%). Кормовые коэффициенты фитопланктона и зоопланктона для нижнего течения р. Вычегды в среднем составили 30 и 9 соответственно. Таким образом, кормовые коэффициенты, рассчитанные нами в вегетационный сезон 2022 г., близки к зональным для Северного рыбохозяйственного бассейна. Результаты исследований могут быть использованы для разработки мер по сохранению водных биоресурсов и среды их обитания. |
|
||||
| Ключевые слова: река Вычегда, кормовой коэффициент, коэффициент использования кормовой базы, коэффициент усвоенной пищи, фитопланктон, зоопланктон |
|||||
| Внешняя ссылка | |||||
| DOI: 10.25750/1995-4301-2024-3-029-036 | |||||
| Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. |
|||||
|
|||||
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
||
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
||
|
||||||||
