Milan Šulc a Jiří Matas z katedry kybernetiky Fakulty elektrotechnické ČVUT vytvořili automatický systém, který z fotografie dokáže podle tvaru a barvy určit, o jakou houbu nebo rostlinu se jedná. Na výzkumu se podílel také Lukáš Picek z katedry kybernetiky Fakulty aplikovaných věd Západočeské univerzity v Plzni (ZUČ). Systém je založený na hlubokých neuronových sítích, dokáže se učit a postupně se zdokonalovat.
Zájem o lasery z českého vědeckého centra HiLASE roste, ozývají se i firmy z Japonska |
Při mezinárodní soutěži spolu jednotlivé systémy strojového rozeznávání obrazu soupeřily v sadě 10.000 rostlin, které musely vyhodnotit. Systém vědců z ČVUT a ZUČ získal první místo, navíc byl přesnější než většina odborníků. „Velmi nás potěšilo, že se náš systém svou přesností vyrovná lidským expertům. Zároveň to ale znamená, že už se pohybujeme na hranici měřitelnosti přesnosti, jelikož na správném označení problematických obrázků se často už neshodnou ani odborníci na klasifikaci rostlin,“ řekl Šulc.
Kromě zmíněné soutěže si vědci odnesli prvenství i ve dvou dalších kláních, která obsahovala nižší počet vzorků k rozpoznání, a to 1000 druhů květin a ve druhém případě 1400 druhů hub. Tyto soutěže organizovali pořadatelé celosvětové konference CVPR 2018 (Computer Vision and Pattern Recognition) v Salt Lake City, kde čeští odborníci prezentovali své výsledky v druhé polovině června.
Nyní vědci z ČVUT a ČZU zvažují dvě další cesty, kudy se vydat. Buď vyvinou vlastní aplikaci pro rozpoznávání rostlin, nebo své know-how začnou nabízet ostatním vývojářům a poskytovatelům online služeb, uvedla univerzita v tiskové zprávě.
