Детальная информация
| Название | Система распознавания болезней растений по изображениям листьев на основе нечёткой логики и нейронной сети: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия ; 09.04.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта |
|---|---|
| Авторы | Рябцев Игорь |
| Научный руководитель | Тутыгин Владимир Семенович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2019 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
| Тематика | Распознающие системы и устройства; Нейронные сети; Изображения; классификация изображений; сверточная сеть; нормализация изображения; фаззификация изображения; дефаззификация изображения; нечеткая логика |
| УДК | 004.93'1:632(043.3) |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Магистратура |
| Код специальности ФГОС | 09.04.04 |
| Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| Ссылки | Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-588 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\2398 |
| Дата создания записи | 26.09.2019 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Цель разработки – реализация программы классификации болезни растения по изображению листа больного растения. Рассмотрены существующие методы и предложены новые методы классификации болезни растения. Проведено тестирование предложенных методов классификации болезней растений по изображению листа на реальных и смоделированных данных, разработаны и реализованы программы на языке Python, используя библиотеки Keras и TensorFlow для нормализации и классификации болезней растений.
The purpose of the development is the implementation of a plant disease classification program based on the leaf image of a diseased plant. Existing methods are considered and new methods of plant disease classification are proposed. The proposed methods for classifying plant diseases according to a leaf image on real and modeled data were tested, and Python programs were developed and implemented using the Keras and TensorFlow libraries to normalize and classify plant diseases.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 128
За последние 30 дней: 0
