?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Разработка приложения c использованием фреймворка Next.js для автоматической диагностики болезней растений: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators: Савчук Алексей Анатольевич
Scientific adviser: Прокофьев Олег Валерьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint: Санкт-Петербург, 2024
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: автоматическая диагностика болезней растений; машинное обучение; нейронные сети; классификация изображений; приложения на основе LLM; Python; Next.js; automatic plant disease diagnosis; machine learning; neural networks; image classification; LLM-based applications
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/3/2024/vr/vr24-1807
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\28851

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

Annotation

Данная работа посвящена разработке программных средств для автоматической диагностики болезней растений с использованием методов машинного обучения. В рамках данной работы был проведен обзор и сравнение существующих программных средств для диагностики болезней растений, сформулирована идея разрабатываемого приложения и требования к нему; предложена архитектура приложения и технологии разработки, показаны результаты работы созданного приложения. Разработанное приложение для автоматической диагностики болезней имеет следующую функциональность: тематический чат с ИИ-помощником и автоматическая диагностика болезней растений по фотографии. Приложение построено по принципу сервис-ориентированной архитектуры и имеет возможность автоматической сборки и развертывания благодаря применению технологии контейнеризации.

The given work is devoted to the development of software tools for the automatic diagnosis of plant diseases using machine learning methods. In this work an overview and comparison of existing software tools for plant disease diagnosis were conducted. The concept of the developed application and its requirements were defined; the application architecture and development technologies were proposed, and the results of the developed application were demonstrated. The developed application for automatic plant disease diagnosis has the following features: a chat with an AI assistant and automatic plant disease diagnosis based on images. The application has a service-oriented architecture and the capability for automatic build and deployment due to the use of containerization.

Document access rights

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

Table of Contents

  • Введение
  • Глава 1. Существующие программные средства
    • Определение основных характеристик
    • Подбор приложений для обзора
    • Обзор выбранных программных средств
  • Глава 2. Сравнение найденных программных средств
  • Глава 3. Идея разрабатываемого приложения и требования к нему
  • Глава 4. Архитектура приложения
    • Пользовательский интерфейс
    • Сервис ИИ-помощника
    • Сервис классификации заболеваний по фотографии
    • Вспомогательный прокси-сервис
  • Глава 5. Технологии и средства разработки
    • Инструменты машинного обучения
      • ИИ-помощник
      • Классификатор заболеваний
    • Данные приложения
    • Веб-сервисы
    • Веб-интерфейс
    • Сборка и развертывание
    • Среда разработки
  • Глава 6. Детали программной реализации
    • Сервис-ориентированная архитектура
    • Проектирование веб-интерфейса
    • Обучение моделей сервиса классификации заболеваний
  • Глава 7. Полученные результаты
  • Заключение
  • Список использованных источников

Usage statistics

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