Please use this identifier to cite or link to this item:
https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4193
Title: | Інтелектуальна система діагностування хвороб рослин з використанням методів штучного інтелекту |
Other Titles: | кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки» |
Authors: | Руда, Є. В. |
Keywords: | кафедра інтелектуальних інформаційних систем Бурлаченко І. С. Комп’ютерні науки глибоке навчання класифікація зображень хвороби рослин нейронні мережі PlantVillage штучний інтелект deep learning image classification plant diseases neural networks artificial intelligence |
Issue Date: | Jun-2025 |
Publisher: | ЧНУ ім. Петра Могили |
Abstract: | Актуальність роботи полягає у потребі у своєчасного виявлення захворювань сільськогосподарських культур з метою зменшення економічних втрат та підвищення врожайності. Об'єктом роботи є процес автоматизованої діагностики хвороб рослин на основі зображень. Предметом роботи є методи глибокого навчання та архітектури згорткових нейронних мереж, які застосовуються для класифікації зображень уражених рослин. Метою роботи є підвищення якості класифікації хвороб рослин за зображеннями шляхом використання методів глибокого навчання, а також створення вебінтерфейсу інтелектуальної системи для забезпечення зручногодоступу до функціоналу. У межах роботи здійснено аналіз предметної області та актуальних підходів до задачі класифікації, розглянуто архітектури нейронних мереж ResNet, EfficientNet, MobileNet та RegNet, проведено навчання моделей на основі набору даних PlantVillage. З метою практичного використання розроблено вебзастосунок, що дозволяє проводити класифікацію захворювань за фото. The relevance of this qualification work lies in the need for timely detection of agricultural crop diseases in order to reduce economic losses and increase yield. The object of the qualification work is the process of automated plant disease diagnosis based on images. The subject of the qualification work is deep learning methods and convolutional neural network architectures used for classifying images of affected plants. The aim of the qualification work is to improve the quality of plant disease classification from images by using deep learning methods, as well as to create a web interface for an intelligent system to provide convenient access to its functionality. Within the scope of the qualification work, the subject domain and current approaches to image classification tasks were analyzed. Neural network architectures such as ResNet, EfficientNet, MobileNet, and RegNet were examined. Model training was carried out using the PlantVillage dataset. For practical application, a web-based application was developed to perform disease classification from images. |
Description: | Руда Є. В. Інтелектуальна система діагностування хвороб рослин з використанням методів штучного інтелекту : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «бакалавр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки» / Є. В. Руда ; ЧНУ ім. Петра Могили. – Миколаїв, 2025. – 88 с. |
URI: | https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4193 |
Appears in Collections: | Факультет ком'ютерних наук |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
КРС Руда Єлизавета Василівна.pdf | 2.8 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.