Розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин за допомогою згорткових нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 101 c., 40 рис., 6 табл., 1 додаток, 22 джерела.
Предмет дослідження: методи автоматизованого розпізнавання
захворювань сільськогосподарських рослин.
Об’єкт дослідження: моделі машинного навчання для задач
класифікації зображень.
Мета дослідження: проаналізувати існуючі моделі розпізнавання,
розробити модель для розпізнавання захворювань сільськогосподарських
рослин.
Використані моделі: у програмній реалізації було використано
згорткові нейронні мережі.
Актуальність роботи зумовлена автоматизацією виробничих
процесів на всіх ланках. Система розпізнавання захворювань
сільськогосподарських рослин дозволяє зменшити витрати ресурсів на
ручну діагностику насаджень, проводити своєчасні обробки, запобігати
поширенню хвороб.
Отриманні результати: побудована модель для розпізнавання
захворювань сільськогосподарських рослин, що може надавати прогноз
відносно окремих категорій захворювань з прийнятною точністю.
В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати
точність отриманої моделей, розширювати вхідний набір даних,
застосувати на практиці цю модель з використанням дронів, що роблять
фото рослин на полях. Це цікавий та потужний підхід, оскільки він
дозволяє здійснювати нагляд та моніторинг стану рослин швидко та
ефективно.
Опис
Ключові слова
розпізнавання образів, комп’ютерний зір, багатоміткова класифікація, згорткові нейронні мережі, pattern recognition, computer vision, multi-label classification, convolutional neural networks
Бібліографічний опис
Царик, А. В. Розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин за допомогою згорткових нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Царик Аліна Василівна. – Київ, 2023. – 101 с.