Details
Title | 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 |
---|---|
Creators | Рябцев Игорь |
Scientific adviser | Тутыгин Владимир Семенович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2019 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | Распознающие системы и устройства ; Нейронные сети ; Изображения ; классификация изображений ; сверточная сеть ; нормализация изображения ; фаззификация изображения ; дефаззификация изображения ; нечеткая логика |
UDC | 004.93'1:632(043.3) |
Document type | Master graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Master |
Speciality code (FGOS) | 09.04.04 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Links | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-588 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | ru\spstu\vkr\2398 |
Record create date | 9/26/2019 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
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.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 129
Last 30 days: 0