Details
| Title | Разработка системы диагностики заболеваний растений с использованием искусственного интеллекта: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» = Development of a plant disease diagnosis system using artificial intelligence |
|---|---|
| Creators | Резк Адхам Фарид Саид |
| Scientific adviser | Зайцев Игорь Владимирович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2026 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | диагностика заболеваний растений ; искусственный интеллект ; компьютерное зрение ; сверточные нейронные сети ; EfficientNet ; Grad-CAM ; веб-приложение ; Next.js ; Gradio Client ; plant disease diagnosis ; artificial intelligence ; computer vision ; convolutional neural networks ; web application |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 09.03.04 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-3995 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | ru\spstu\vkr\42704 |
| Record create date | 8/21/2026 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if administrator prepare required files
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Данная работа посвящена разработке программного прототипа для предварительной диагностики заболеваний растений по изображениям листьев. В ходе работы проведен анализ предметной области, сформированы требования, спроектирована архитектура веб-приложения, реализованы загрузка изображения, обращение к AI-модели через Gradio Client, вывод результата классификации, Grad-CAM-визуализации и рекомендаций. В результате разработан прототип DigTwin Manager, в котором пользователь может загрузить изображение листа и получить предварительный диагностический отчет. В работе использованы Next.js, React, Tailwind CSS, Gradio Client, EfficientNet/CNN, Grad-CAM, а также GLB/GLTF-ресурсы для дополнительного модуля визуализации 3D Digital Twin.
The given work is devoted to developing a software prototype for preliminary plant disease diagnosis based on leaf images. The work includes domain analysis, requirements specification, architectural design, implementation of image upload, integration with an AI model through Gradio Client, and presentation of classification results, Grad-CAM visualization and recommended actions. As a result, the DigTwin Manager prototype was developed. It allows a user to upload a leaf image and receive a preliminary diagnostic report. The work uses Next.js, React, Tailwind CSS, Gradio Client, EfficientNet/CNN, Grad-CAM and GLB/GLTF resources for the additional 3D Digital Twin visualization module.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
