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
