Znanstvenici s Odjela za elektrotehniku i računarstvo izv. prof. dr. sc. Mario Miličević, doc. dr. sc. Krunoslav Žubrinić, Ivan Grbavac, dipl. ing. i Ines Obradović, mag. ing. comp. objavili su znanstveni rad Application of Deep Learning Architectures for Accurate Detection of Olive Tree Flowering Phenophase u časopisu Remote sensing.
Remote sensing je časopis izdavačke kuće MDPI koji u posljednje dvije godine po bazi Web of Science ima čimbenik odjeka 4.118, odnosno 4.509, što odgovara prvom odnosno drugom kvartilu. Prema podacima baze Google Scholar Metrics časopis je rangiran kao treći u kategoriji Remote Sensing. Po SJR (SCIMAGO) temeljenim na SCOPUS bazi časopis je rangiran u prvi kvartil.
U radu se predlaže i analizira primjena algoritama dubokog učenja (deep learning) na području detekcije fenofaza masline, a u kontekstu prilagodbe klimatskim promjenama i integrirane zaštite bilja. Predlažu se poboljšanja postojećih algoritama, pri čemu se postiže visoka točnost detekcije fenofaze masline na temelju fotografija krošnje.
Rad se može pronaći na poveznici:
https://doi.org/10.3390/rs12132120
