lzp-2019/1-0094 Mašīnu dziļās mācīšanās un datizraces pielietošana augu un patogēnu mijiedarbības izpētei: ābeļu un bumbieru kraupja patosistēmas
Projektu finansē: Latvijas Zinātnes padome; Studiju un zinātnes administrācija
Finansēšanas līgums: Nr.10-5/1
Akronīms: FLPP-2019-1
RTA līguma summa: 129 747 EUR
Projekta konsorcijs
- Vadošais partneris: Latvijas Lauksaimniecības universitāte, Darzkopības institūts;
- Sadarbības partneris: Rēzeknes Tehnoloģiju akadēmija, Inženierzinātņu institūts.
Projekta partnera informāciju skatīt šeit.
Projekta vadītājs
Gunārs Lācis (gunars.lacis@llu.lv)
RTA projekta koordinators
Sergejs Kodors (sergejs.kodors@rta.lv)
Projekta uzdevumi
- pielietot semantisko analīzi un datizraci augu un patogēnu mijiedarbības izpētei: ābeļu un bumbieru kraupja patosistēmas;
- izstrādāt ābeļu un bumbieru kraupja savlaicīgas identificēšanas sistēmu;
- izstrādāt IoT sistēmas modeli, lai veiktu ābeļu un bumbieru monitoringu.
RTA pētnieki:
RTA studenti:
Artis Teilāns
Imants Zarembo
Pēteris Grabusts
Sergejs Kodors
Ilmārs Kangro
Anda Abuže
Ilmārs Apeināns
Jānis Stankevičs
Tatjana Aleško
Toms Bartulsons
Vitālijs Žukovs
Marks Sondors
Projekta īstenošana:
Laika posms
Aktivitāte
19.04.2022. Rēzeknes Tehnoloģiju akadēmijas Inženieru fakultātē strādā meteostācija 03.01.2022. Attīstām sadarbību ar Dārzkopības institūtu 05.03.2022. Apsveicām projekta dalībniekus ar maģistra grādiem 02.12.2021. Mobilās lietotnes prototips tika prezentēts dārzkopēju simpozijā 30.04.2021.21.04.2021.12.04.2021.08.04.2021.25.-26.02.2021.01.02.2021.12.10.2020.10.09.2020.27.06.2020.21.05.2020.22.04.2020.02.03.2020.01.02.2020.RTA studenti uzsāk darbu pētniecības projektā 28.01.2020. Seminārs LLU Dārzkopības institūtā, Dobelē Projekta rezultāti
Datums
Rezultāts
Rezultātā veids
12.06.2020. Tatjana Aleško, Ābeļu un Bumbieru Kraupja Atpazīšanas Rīks Latvijas Dārzkopjiem. Maģistra darbs 21.05.2020. Kodors, S., Lacis, G., Zhukov, V., Bartulsons, T. Pear and apple recognition using deep learning and mobile, Engineering for Rural Development, 2020. (dx.doi.org/10.22616/ERDev.2020.19.TF476) Scopus raksts 18.02.2022. Ilmārs Apeināns. Dārzkopības ekspertu sistēma ar mākslīgā intelekta elementiem. Maģistra darbs 18.02.2022. Vitālijs Žukovs. Mākslīgo neironu tīklu pielietošana ābolu kraupja atpazīšanā Maģistra darbs 02.12.2021. S.Kodors, G.Lācis, O.Sokolova, T.Bartulsons, I.Apeināns. Fruit-Grower Digital Tool for Apple Scab Detection, In Abstract Brochure of International Symposium of Digital Horticulture, Bulduri, Latvia December 2, 2021. https://bulduri.lv/international-symposium-on-digital-horticulture-2021/ Raksts 2021. lzp-2021/1-0134 Lēmumu pieņemšanas sistēmas izstrāde viedai augļkopībai pielietojot autonomus bezpilota lidaparātus Iesniegts projekts 10.04.2021. S.Kodors, G.Lacis, O. Sokolova, V. Zhukovs, I.Apeinans and T. Bartulsons. Apple scab detection using CNN and Transfer Learning, Agronomy Research, 19(2), 507–519, 2021. https://doi.org/10.15159/AR.21.045 Q3, Scopus