Исследователи Воронежского государственного лесотехнического университета создали комплекс программ, который по фотографии чашки Петри автоматически находит каждое семя берёзы, отличает проросшее от непроросшего и вычисляет процент всхожести с ошибкой не более одного-двух семян на сотню, что позволяет заменить утомительный ручной подсчёт, отнимающий часы, и исключить субъективность.
В лесной селекции, семеноводстве и экотоксикологии определение всхожести семян является рутинной, но критически важной процедурой, которая обычно выполняется вручную: семена раскладывают в чашки Петри на увлажнённую фильтровальную бумагу, и несколько дней подряд лаборант подсчитывает проросшие экземпляры, что особенно трудоёмко для берёзы повислой, чьи семена настолько малы, что в одну чашку помещается до двухсот штук, а полный эксперимент может включать десятки чашек, и такой подсчёт занимает часы, утомляет оператора и приводит к расхождениям между разными специалистами, что искажает результаты, особенно при сравнении множества концентраций в фитотоксических исследованиях.
Учёные ВГЛТУ под руководством старшего преподавателя кафедры химии и биотехнологии Константина Жужукина решили передать эту задачу компьютеру и разработали конвейер из трёх программ, которые в совокупности превращают групповой снимок чашек в готовую таблицу с процентами всхожести, причём первая программа – Image Slicer – автоматически нарезает общий снимок на отдельные кадры каждой чашки, снимая проблему неравномерного освещения и расположения посуды, а вторая – SeedCount AI – использует обученную нейросеть для обнаружения семян, отбрасывая всё, что находится за пределами чашки, и работая в пакетном режиме с целыми папками изображений.
Нейросетевая модель была обучена на 46 191 вручную размеченных семенах из 2500 фотографий, где плотность раскладки варьировалась от 20 до 200 семян на чашку, чтобы программа была устойчива к разной степени заполнения, причём разметку выполнила студентка лесопромышленного факультета Ксения Белецкая, а программный код и обучение моделей осуществил Станислав Савченко, и они сравнили три поколения детекторов YOLO – YOLOv5m, YOLOv8m и YOLO11m, и лучший результат показала новейшая YOLO11m, дополненная модулем пространственного внимания, которая достигла точности обнаружения 99,7% при рекомендованном пороге уверенности 0,5, то есть на контрольной выборке из 4679 семян модель правильно нашла 4662 и пропустила всего 17, допустив почти вдвое меньше ложных срабатываний по сравнению с предыдущими версиями.
Третья программа, SeedCount AI v2.0, добавляет ключевое различение состояний: она выделяет проросшие и непроросшие семена разными цветами и сразу выводит процент всхожести по каждой чашке, что является финальным результатом, нужным исследователю, и автоматизация не только ускоряет подсчёт, но и устраняет главный источник субъективности, освобождая время учёных для содержательной интерпретации данных.
Как подчеркнул ректор ВГЛТУ Михаил Драпалюк, программа для автоматизированного подсчёта семян берёзы уже зарегистрирована в Роспатенте (свидетельство № 2026682365 от 21 июля 2026 года), и правообладателем выступает ВГЛТУ, что открывает возможность передачи разработки другим научным и селекционным организациям, а результаты сравнения архитектур направлены в научные журналы.
