Сжатие изображений и классификация растений методами машинного обучения в контролируемой среде для задач сельского хозяйства на примере Антарктической станции

Авторы делятся опытом в области классификации растений по сжатым примерно в семь раз для передачи изображениям на примере данных с автоматизированного тепличного комплекса EDEN ISS, расположенного в Антарктике. Новый метод машинного обучения позволил достичь точности 92,6% для 18 классов растений. Подход перспективен для выявления болезней и фенологических параметров растений в сельском хозяйстве.