Datukopas

Datukopas ar kraupja attēliem:

eAppleScab: https://www.kaggle.com/datasets/projectlzp201910094/eapplescab
AppleScabFDs: https://www.kaggle.com/projectlzp201910094/applescabfds
AppleScabLDs: https://www.kaggle.com/projectlzp201910094/applescablds

Ontoloģijas un ekspertu sistēma

Ontologija: https://apples.rta.lv/Scab/index-en

2022 – Gudrie risinājumi dārzā.
2022 – Apple Scab Detection in the Early Stage of Disease Using a Convolutional Neural Network. DOI: https://doi.org/10.2478/prolas-2022-0074
2022 – Apple scab detection using CNN and Transfer Learning. DOI: https://doi.org/10.15159/AR.21.045
2021 – Fruit-Grower Digital Tool for Apple Scab Detection
2021 – Mašīnu Dziļās Mācīšanās un Datizraces Pielietošana Augu un Patogēnu Mijiedarbības Izpētei Ābeļu un Bumbieru Kraupja Patosistēmas.
2021 – Apple and Pear Scab Ontology 10.17770/etr2021vol2.6589
2021 – Evaluation of Venturia pyrina virulence on European pear (Pyrus communis) cultivars by an in vitro methodology. DOI: 10.1111/jph.13002
2021 – Apple scab detection using CNN and Transfer Learning. DOI: https://doi.org/10.15159/AR.21.045
2020 – Pear and apple recognition using deep learning and mobile. DOI: 10.22616/ERDev.2020.19.TF476

2022 – darba tēma “Dārzkopības ekspertu sistēma ar mākslīgā intelekta elementiem” (RTA, studiju programma “Datorsistēmas”);
2022 – darba tēma “Mākslīgo neironu tīklu pielietošana ābolu kraupja atpazīšanā” (RTA, studiju programma “Datorsistēmas”);
2020 – darba tēma “Ābeļu un Bumbieru Kraupja Atpazīšanas Rīks Latvijas Dārzkopjiem” (RTA, studiju programma “Elektroniskās komercijas informācijas sistēmas”).