Інформаційна система діагностики хвороб сільськогосподарських культур із використанням трансформерів зору

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці та програмній реалізації інформаційної системи, яка здатна автоматизовано ідентифікувати хвороби сільськогосподарських рослин на основі аналізу зображень листів із використанням технологій штучного інтелекту – трансформерів зору. Що дозволяє вирішити актуальну проблему своєчасної діагностики хвороб малими та середніми фермерськими господарствами без залучення висококваліфікованих експертів. Об’єкт дослідження – процес діагностики хвороб сільськогосподарських культур. Предмет дослідження – моделі трансформерів зору, методи їх навчання для класифікації захворювань рослин та програмні засоби їх реалізації у вигляді інформаційних систем. Мета дослідження – підвищення точності розпізнавання хвороб сільськогосподарських рослин та інтерпретованості результатів за допомогою карт уваги шляхом створення інформаційної системи із використанням механізму самоуваги трансформерів зору. Кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі проаналізовано теоретичні засади діагностики хвороб сільськогосподарських культур. У другому розділі розкрито сучасні моделі і методи комп’ютерного зору, обґрунтовано вибір моделі трансформера зору ViT. У третьому розділі описано створення і донавчання на спеціалізованому Data Set моделі ViT та дослідження з метою підбору оптимальних гіперпараметрів. У четвертому розділі описано стек технологій розробки інформаційної системи діагностики хвороб сільськогосподарських культур, її моделювання, проєктування,а програмну реалізацію інформаційної системи та оцінку якості. The master's qualification work is devoted to the development and software implementation of an information system capable of automatically identifying diseases of agricultural plants based on leaf image analysis using artificial intelligence technologies - vision transformers. This allows solving the urgent problem of timely diagnosis of diseases by small and medium-sized farms without involving highly qualified experts. Object of research – the process of diagnosing crop diseases. Subject of research – models of vision transformers, methods of their training for the classification of plant diseases and software tools for their implementation in the form of information systems. The purpose of the study is to increase the accuracy of recognizing agricultural plant diseases and the interpretability of results using attention maps by creating an information system using the self-attention mechanism of vision transformers. The master's qualification work consists of an introduction, four sections, conclusions and appendices. The first section analyzes the theoretical foundations of crop disease diagnostics. The second section reveals modern models and methods of computer vision, justifies the choice of the ViT vision transformer model. The third section describes the creation and further training of the ViT model on a specialized Data Set and research to select optimal hyperparameters. The fourth section describes the stack of technologies for developing an information system for crop disease diagnostics, its modeling, design, and software implementation of the information system and assessed its quality.