Загрузка моделей...
Модели машинного обучения для лесного хозяйства
Маркетплейс ИИ-моделей — отраслевые решения и ведущие нейросети мира
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Новичок в мире ML-моделей?
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 12
Сегментация мертвой древесины БПЛА
Ищет и сегментирует мертвую древесину на аэрофотоснимках с разрешением 5 см.
Inference
Экология и окружающая среда
Image Segmentation
15
AI SupportBot - model
Модель является частью систему AI SupportBot. -- AI BotSupport — ИИ-бот для техподдержки в любой отрасли. Принимает поток вопросов и сам решает: ответить по ключевым словам, подключить нейросеть или перевести на оператора. ИИ понимает суть вопроса, даже если он задан не по шаблону. Модель работает локально, без видеокарт и облачных API. Все диалоги сохраняются. Настройка — за минуты, без программистов.
Inference
Строительство
Text Generation
+8
11
Распознавания видов деревьев
TreeID AI — это модель глубокого обучения для автоматической классификации видов деревьев по изображениям крон. Она принимает фото дерева и определяет, к какому из более чем 160 видов оно относится, на основе RGB-изображений. Модель предназначена для интеграции в решения для экологического мониторинга, научных исследований и автоматизации учета древесных ресурсов.
Inference
Строительство
Image Classification
26
Классификация видов перерабатываемых отходов
RecycleVision AI — модель машинного обучения, которая автоматически определяет тип перерабатываемого материала на изображении (например, бумага, стекло, пластик, алюминий и др.). Она помогает автоматизировать процессы сортировки мусора, повышает точность классификации отходов и может быть интегрирована в интеллектуальные системы управления отходами и роботизированные сортировочные линии.
Inference
Лесное хозяйство
Image Classification
11
Детектор короедов
Находит и классифицирует короедов по видам/родам на изображениях с точностью до 96.97% mAP.
Inference
Сельское хозяйство
Text Classification
31
Детекция деревьев на фото
DeepForest — модель компьютерного зрения для автоматического обнаружения крон деревьев на спутниковых и дрон-снимках (вид сверху). На вход принимает изображение, на выходе возвращает bounding box каждой кроны и визуальное превью с наложенными рамками.
Inference
Лесное хозяйство
Computer Vision
Object Detection
27
Trium - Оптимизация биотехнологического этапа выращивания растений
Модель прогнозирует оптимальные условия культивирования растений в микроразмножении, анализируя основные факторы роста. Использует передовые алгоритмы машинного обучения для выдачи рекомендаций по повышению качества и урожайности саженцев. Предназначена для тепличных комбинатов, питомников, научных лабораторий и сельскохозяйственных предприятий. Помогает сократить время экспериментов и значительно снизить затраты на производство.
Gradio
Inference
Сельское хозяйство
+2
34
Оценка глубины крон деревьев
Модель для оценки высоты крон деревьев и глубины по аэрофотоснимкам.
Inference
Лесное хозяйство
Depth Estimation
41
Детекция и классификация насекомых
Insect Species Classifier — модель компьютерного зрения для автоматической классификации различных видов насекомых по изображению. Подходит для агротеха, биологических исследований, мониторинга экосистем и образовательных платформ.
Inference
Сельское хозяйство
Computer Vision
Image Classification
+3
17
Классификация болезней деревьев по изображениям листьев
Классифицирует болезни деревьев по фотографиям, помогая в ранней диагностике и профилактике.
Inference
Лесное хозяйство
Image Classification
17
Раннее обнаружение дыма
Выявляет дым лесных пожаров на ранних стадиях с помощью модели YOLO11s. Обучена на 50 эпохах.
Inference
Безопасность и охрана
Object Detection
10
Классификация лесных пожаров и дыма
Модель классификации изображений на базе SigLIP2 для определения наличия пожара, дыма или нормального состояния леса. Достигает точности 99.5% на тестовой выборке из 6060 изображений.
Inference
Лесное хозяйство
Image Classification
siglip
+6
2
Загружаем…
Модели машинного обучения для лесного хозяйства помогают мониторить состояние лесных массивов, обнаруживать очаги пожаров и оценивать запасы древесины. Анализ спутниковых снимков с помощью компьютерного зрения позволяет отслеживать вырубки, выявлять больные деревья и прогнозировать рост лесных насаждений.