Інформаційна система розпізнавання хвороб рослин плодових культур

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШимкович, Володимир Миколайович
dc.contributor.authorХотінь, Карина Юріївна
dc.date.accessioned2025-01-20T13:54:12Z
dc.date.available2025-01-20T13:54:12Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПояснювальна записка дипломного проекту складається з пʼятьох розділів, містить 37 таблиць, 10 додатків та 41 джерело – загалом 114 сторінок. Об`єкт дослідження: інформаційні системи розпізнавання хвороб рослин плодових культур, які в основі використовують алгоритми виявлення та класифікації обʼєктів з використанням згорткових нейронних мереж. Мета дипломного проекту: підвищення ефективності багатообʼєктного виявлення хвороб рослин плодових культур за ураженим хворобою листям за рахунок розробки інформаційної системи з використанням згорткових нейронних мереж. Предметом дослідження є методи виявлення та розпізнавання обʼєктів в галузі компʼютерного зору, архітектури згорткових нейронних мереж та технологій для реалізації інформаційної системи, які виявляють на зображеннях уражене листя рослин плодових культур в режимі реального часу. Актуальність дослідження лежить в площині недостатньої кількості цифрових інструментів діагностування хвороб плодових рослин. Автоматизація процесу виявлення хвороб на ранніх стадіях сприяє зниженню ризиків втрат врожаю. В свою чергу, згорткові нейронні мережі є провідною технологією у сфері компʼютерного зору та мають широке комерційне застосування для вирішення даного класу задач. Результатом магістерської дисертації є розроблена система розпізнавання хвороб рослин плодових культур у вигляді кросплатформного мобільного застосунка (під iOS та Android). Особливістю програмного рішення є виявлення уражених зразків листя без необхідності робити знімок лише одного листочка. Розроблене програмне рішення несе практичну користь для фермерів та малих аграрних бізнесів, як автономний портативний інструмент діагностування хвороб рослин плодових культур.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the diploma project consists of five sections, contains 37 tables, 10 applications and 41 sources - a total of 114 pages. The object of study: fruit crop plant diseases recognition information systems, which are fundamentally based on algorithms for object detection and classification using CNNs. The aim of the diploma project: to enhance the efficiency of multi-object detection of fruit crop plant diseases through the analysis of diseased leaves, by developing an information system based on convolutional neural networks. The subject of the research is the object detection and recognition methods within the field of computer vision, convolutional neural network architectures, and technologies for implementing the information system, which detects diseased leaves of fruit crops in real-time image analysis. The relevance of the research lies in the insufficient number of digital tools for fruit crop plant diseases diagnosis. Automating the disease detection process at early stages helps reduce the risk of crop loss. In turn, convolutional neural networks represent a leading technology in the field of computer vision and have widespread commercial applications for solving this type of problem. The result of this master's thesis is the developed system for of fruit crop plant diseases recognition in the form of a cross-platform mobile application (for iOS and Android). A key feature of the software solution is the detection of diseased leaf samples without the need to take a photo of only a single leaf. The developed software provides practical benefits for farmers and small agricultural businesses as an autonomous, portable tool for fruit crop plant diseases diagnosis.
dc.format.extent114 с.
dc.identifier.citationХотінь, К. Ю. Інформаційна система розпізнавання хвороб рослин плодових культур : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Хотінь Карина Юріївна. – Київ, 2024. – 114 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72049
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвиявлення об'єктів
dc.subjectкросплатформний
dc.subjectмобільний
dc.subjectзастосунок
dc.subjectcnn
dc.subjectyolo
dc.subjectflutter
dc.subjectхвороби плодових рослин
dc.subject.udc004.932
dc.titleІнформаційна система розпізнавання хвороб рослин плодових культур
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Khotin_magistr.pdf
Розмір:
3.14 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІСТ)
Магістерські роботи