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: PDF
Язык: Русский
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)

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

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 72
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика