Нейромережний застосунок розпізнавання захворювань рослин
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Каліта Вячеслав Ігорович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Каліта, В. І. (2023). Нейромережний застосунок розпізнавання захворювань рослин [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5422
[ДСТУ] Каліта В. І. Нейромережний застосунок розпізнавання захворювань рослин : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 91 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5422 (дата звернення: 25.07.2026).
У випускній кваліфікаційній роботі проведено аналіз сучасних методів розпізнавання зображень і діагностики захворювань рослин, використовуючи глибинні нейронні мережі. Розглянуто процес збору та підготовки даних для тренування моделі. Розроблено архітектуру моделі регіональної згорткової нейронної мережі для визначення стану здоров'я рослин. Розроблено веб-додаток, який інтегрує модель глибокого навчання для діагностики захворювань рослин користувачами.
Ключові слова: глибоке навчання, розпізнавання об’єктів, діагностика захворювань рослин, згорткові нейронні мережі.
Ключові слова: глибоке навчання, розпізнавання об’єктів, діагностика захворювань рослин, згорткові нейронні мережі.
In the graduation qualification work, an analysis of modern methods of image recognition and diagnostics of plant diseases using deep neural networks was carried out. The process of collecting and preparing data for training the model was considered. The architecture of the regional convolutional neural network model for determining the state of plant health was developed. A web application has been developed that integrates a deep learning model for diagnosing plant diseases by users.
Keywords: deep learning, image recognition, plant disease diagnosis, convolutional neural networks.
Keywords: deep learning, image recognition, plant disease diagnosis, convolutional neural networks.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.33 MB
Контрольна сума :
(MD5):17b92c276effc3b84c948add2ae35531
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International