?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Система распознавания болезней растений по изображениям листьев на основной нейронной сети: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Базун Махди Фаресаллах
Scientific adviser: Тутыгин Владимир Семенович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: нейронная сеть; искусственная нейронная сеть; свёрточная нейронная сеть; искусственный интеллект; глубокое обучение; машинное обучение; neural network; convolution neural network; artificial neural network; artificial intelligence; deep learning; machine learning
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3638
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\19896

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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 image of a leaf of a diseased plant. Existing methods are considered and new methods for classifying plant diseases are proposed. The proposed methods for classifying plant diseases by leaf image were tested on real and simulated data, Python programs were developed and implemented using the Keras and TensorFlow libraries for normalizing and classifying plant diseases.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 26
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics