Інтелектуальна система оцінки врожайності за допомогою робота–квадрокоптера

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПоліщук, Михайло Миколайович
dc.contributor.authorДацький, Микита Владиславович
dc.date.accessioned2025-03-11T12:59:27Z
dc.date.available2025-03-11T12:59:27Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractВикористання роботів–квадрокоптерів для автоматизованого збору та подальший аналіз даних дозволяє значно підвищити точність оцінки врожайності, мінімізувати витрати та зменшити людський фактор. Актуальність дослідження полягає у створенні системи, яка інтегрує передові технології розпізнавання об'єктів і нейронних мереж для автоматизованої оцінки врожайності. Метою дослідження є розробка інтелектуальної системи для автоматизованої оцінки врожайності на основі аналізу зображень, отриманих квадрокоптером. Задача розробити нейронну мережу для точного визначення кількості плодів на дереві. Створити серверну частину для обробки та зберігання даних. Реалізувати інтерфейс для візуалізації результатів та інтеграції з картою. Об’єктом дослідження є система автоматизованого аналізу зображень, отриманих від квадрокоптера, для оцінки врожайності. У роботі використано методи машинного навчання для навчання нейронної мережі, геоінформаційні технології для інтеграції даних на карті, програмні методи розробки серверної частини та баз даних. Результати дослідження можуть бути використані для автоматизації оцінки врожайності у сільському господарстві, що зменшить витрати та підвищить ефективність агровиробництва.
dc.description.abstractotherThe explanatory note of the master`s dissertation consists of ten chapters, 34 tables, 9 appendices, and 30 sources - 108 pages in total. The object of study: Yield estimation using using a quadcopter robot for data from agricultural plots. The aim of master`s dissertation: development of an intelligent system for automated yield estimation based on the analysis of images captured by a quadcopter. The first section analyzed existing solutions. In the second section, the requirements for the system were formulated. The third section described the use cases. In the fourth section, we designed the overall structure of the system. In the fifth section, we selected and justified systems and technologies. The sixth section described the database scheme for the system. In the seventh section, we implemented the object recognition. In the eighth section, the business logic was implemented. In the ninth section, the user interface was developed. In the tenth chapter, we created a startup project based on the system.
dc.format.extent108 с.
dc.identifier.citationДацький, М. В. Інтелектуальна система оцінки врожайності за допомогою робота–квадрокоптера : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Дацький Микита Владиславович. – Київ, 2024. – 108 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72849
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectРобот-квадрокоптер
dc.subjectврожайність
dc.subjectрозпізнавання об’єктів
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectмашинне навчання
dc.subject.udc004.42
dc.titleІнтелектуальна система оцінки врожайності за допомогою робота–квадрокоптера
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Datskiy_magistr.pdf
Розмір:
2.92 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