1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Titre:	Розробка програмного модуля оцінки густоти посівів соняшнику засобами комп’ютерного зору
Autre(s) titre(s):	Development of a software module for assessing sunflower crop density using computer vision
Auteur(s):	Бабій, В. Babii, V.
Affiliation:	Національний університет «Львівська політехніка» Lviv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine):	Бабій В. Розробка програмного модуля оцінки густоти посівів соняшнику засобами комп’ютерного зору / Бабій В. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 378–379. — (Хімічна та біоінженерія).
Bibliographic reference (2015):	Бабій В. Розробка програмного модуля оцінки густоти посівів соняшнику засобами комп’ютерного зору // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 378–379.
Bibliographic citation (APA):	Babii, V. (2026). Rozrobka prohramnoho modulia otsinky hustoty posiviv soniashnyku zasobamy kompiuternoho zoru [Development of a software module for assessing sunflower crop density using computer vision]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 378-379. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Babii V. (2026) Rozrobka prohramnoho modulia otsinky hustoty posiviv soniashnyku zasobamy kompiuternoho zoru [Development of a software module for assessing sunflower crop density using computer vision]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 378-379 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Conference/Event:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/Collection:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Date de publication:	24-avr-2026
Date of entry:	10-jui-2026
Editeur:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Supervisor:	Яковина, В. С. Yakovyna, V.
UDC:	004.93 631.5
Mots-clés:	комп’ютерний зір детекція об’єктів YOLO густота посівів соняшник корекція перспективи глибоке навчання точне землеробство computer vision object detection YOLO crop density sunflower perspective correction deep learning precision agriculture
Number of pages:	2
Page range:	378-379
Start page:	378
End page:	379
URI/URL:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52307
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine):	1. Bradski G. The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, 2000. 2. Fischler M. A., Bolles R. C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 1981. Vol. 24, No. 6. P. 381-395. 3. Liu T., Wu W., Chen W., Sun C., Zhu X., Guo W. Automated image-processing for counting seedlings in a wheat field. Precision Agriculture, 2016. Vol. 17. P. 392-406. 4. Papageorgiou E. I. et al. Automated Sunflower Head Detection and Yield Estimation from High-Resolution UAV Imagery Using YOLOv11 for Precision Agriculture. Sustainability, 2026. Vol. 18, No. 2. P. 1026. 5. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. P. 779-788. 6. Singh P. et al. A survey of deep learning-based object detection methods in crop counting. Computers and Electronics in Agriculture, 2024. Vol. 216. P. 108425.
References (International):	1. Bradski G. The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, 2000. 2. Fischler M. A., Bolles R. C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 1981. Vol. 24, No. 6. P. 381-395. 3. Liu T., Wu W., Chen W., Sun C., Zhu X., Guo W. Automated image-processing for counting seedlings in a wheat field. Precision Agriculture, 2016. Vol. 17. P. 392-406. 4. Papageorgiou E. I. et al. Automated Sunflower Head Detection and Yield Estimation from High-Resolution UAV Imagery Using YOLOv11 for Precision Agriculture. Sustainability, 2026. Vol. 18, No. 2. P. 1026. 5. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. P. 779-788. 6. Singh P. et al. A survey of deep learning-based object detection methods in crop counting. Computers and Electronics in Agriculture, 2024. Vol. 216. P. 108425.
Content type:	Conference Abstract
Collection(s) :	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.