El artículo de GauTure fue aceptado para su publicación en Scientific Data, una revista académica de renombre internacional

  El 10 de octubre de 2023, el artículo "An annotated grain kernel image database for visual  quality inspection" del equipo de I+D de Gaozhe fue aceptado para su publicación por Scientific Data, una revista dependiente de Nature, una revista académica de renombre internacional.

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  Nature Publishing goza de una reputación de excelencia y goza de un amplio reconocimiento en la comunidad académica e investigadora.Las revistas Scientific Data tienen un factor de impacto reciente de 8,5 en 2023, están clasificadas como Región 1 en el JCR (Journal Citation Reports) internacional y están incluidas en el SCI (Science Citation Index).

  Resumen del núcleo de la tesis

  En este artículo presentamos una base de datos multirregión, multigrano y basada en visión artificial denominada GrainSet, diseñada para la comprobación visual de la calidad de las partículas de grano. La base de datos contiene más de 350.000 imágenes de granos individuales con información sobre la imagen, la calidad y los granos imperfectos. Las partículas de grano utilizadas en el estudio consistían en cuatro granos de cereal, trigo, maíz, sorgo y arroz, procedentes de más de 20 de las principales regiones productoras de grano de cinco países de todo el mundo. Utilizamos un dispositivo de recogida de multigranos hecho a medida y equipado con múltiples unidades de sensores ópticos de alta resolución para recoger multigranos de forma eficiente y automática. Además, probamos el rendimiento de clasificación de múltiples modelos de aprendizaje profundo en GrainSet. Creemos que GrainSet contribuirá a la investigación futura en áreas como la asistencia en los controles de calidad de los granos, la orientación sobre el almacenamiento y el comercio de granos y las aplicaciones agrícolas inteligentes.

  论文部分内容

  Introducción de la revista

  Scientific Data es la revista en línea de Nature dedicada a la publicación de conjuntos de datos científicamente valiosos y a la investigación que promueve el intercambio y la reutilización de datos científicos. Abarca todas las áreas de las ciencias naturales, la medicina, la ingeniería y las ciencias sociales. Su objetivo es mejorar la descubribilidad, accesibilidad, comprensibilidad y reutilización de los datos, con el consiguiente avance de la ciencia. Según la métrica CiteScore de Scopus, Scientific Data ocupa el primer puesto de 152 revistas en la amplia categoría de estadística y datos en ciencias sociales.