Діагностика захворювання дерев методами комп'ютерного зору
Ескіз недоступний
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота містить 76 сторінок текстової частини, 25 ілюстрацій, 5 таблиць, 1 додаток, 11 бібліографічних посилання.
Об’єкт дослідження: вибірка листків яблунь з різним станом здоров’я.
Мета дослідження: розглянути існуючі інструменти для розв’язку задачі комп’ютерного зору; сконструювати набір даних для відповідної задачі, на основі яких моделі навчаться розпізнавати прямі з зображення; конвертувати в додаток для практичної демонстрації роботи моделей.
Використані моделі: фреймворк Keras, де будуються моделі згорткових нейронних мереж , фреймворк OpenCV, де будується модель опорних векторів.
Отримані результати: побудовано моделі машинного навчання, що повертають клас зображення - стан здоров’я рослини, якій належить вказаний на фото листок; отримано моделі, котрі надалі можна використовувати в сторонніх програмних продуктах.
В рамках подальшого дослідження планується вдосконалити модель шляхом побудови більш якісних наборів даних, створити нову модель для розпізнавання більшої кількості рослин та їх хвороб; розробка зручного додатку для практичного використання моделей.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, класифікація, нейронні мережі, згорткові нейронні мереіж, зображення рослин, хвороби рослин, artificial intelligence, machine learning, classification, neural networks, convolutional neural networks, plant images, plant diseases
Бібліографічний опис
Колесник, В. Я. Діагностика захворювання дерев методами комп'ютерного зору : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Колесник Віктор Ярославович. – Київ, 2023. – 76 с.