| Title: | KI-Pflege für Orchideen, Dateneffiziente Analyse von Bilddaten komplexer biologischer Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI) |
| Authors: |
Marx, Elora, Canisius-Kolleg, Berlin Bachmann, Alois, Humboldt-Gymnasium, Berlin |
| Contributors: | Editor: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887 HostingInstitution: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887 |
| Pages: | 15 |
| Language: | de |
| DOI: | 10.7795/320.202404 |
| Resource Type: | Text / Article |
| Publisher: | Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB) |
| Rights: | Vervielfältigung nur zum eigenen persönlichen Gebrauch. |
| Dates: |
Available: 2024-09-16 Accepted: 2023-11-15 Submitted: 2023-09-06 |
| File: |
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6.40 MB (6705832 Bytes)
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| Keywords | Deep Learning ; Dateneffizienz ; Bounding Boxen ; Object-Detection ; Pflanzenkrankheit ; Orchidee ; KI-Klassifizierung ; YoloV7 |
| Abstract: | In dieser Arbeit wurde eine App entwickelt, die den Gesundheitszustand von Orchideen mit Hilfe einer App beurteilt und Pflegetipps gibt. Grundlage hierfür ist eine KI, die sowohl mit einer geringen Anzahl an Trainings- als auch Eingabedaten auskommt. Grundlage für diese dateneffiziente Analyse ist der Zusammenschluss verschiedener neuronaler Netze. |
| Series Information: | Junge Wissenschaft. Paper 04/2024 |
| Other: | In der Jungen Wissenschaft werden Forschungsarbeiten von Schüler/innen, die selbstständig, z.B. in einer Schule oder einem Schülerforschungszentrum, durchgeführt wurden, veröffentlicht. |