Registration Number
2125U011411, Article
popup.category
Article, Стаття
Title
Features of implementing an intelligent information technology for plant disease identification
popup.author
Яровий А. А.
Шевчук О. Ф.
Озеранський В. С.
Петришин С. І.
Романенко Н. Б.
Yarovyi A.
Shevchuk O.
Ozeranskyi V.
Petrishyn S.
Romanenko N.
Yarovyi A.
Shevchuk O.
Ozeranskyi V.
Petrishyn S.
Romanenko N.
popup.publication
01-01-2025
popup.source_user
Вінницький національний технічний університет
popup.source
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50274
popup.publisher
Всеукраїнська Асамблея докторів наук із державного управління
Description
Рослини відіграють ключову роль у нашому житті, забезпечуючи харчові ресурси, сировину та стабільність аграрного сектору. Проте хвороби рослин становлять значну загрозу для врожайності та якості сільськогосподарських культур, оскільки можуть швидко поширюватися та завдавати істотних економічних збитків. Саме тому завчасне виявлення та точне визначення хвороб рослин є важливим завданням, яке дозволяє зберегти врожай, мінімізувати втрати та зменшити витрати на лікування і профілактику. Системи штучного інтелекту, зокрема методи глибинного навчання, є перспективним інструментом для розв`язання цієї задачі, оскільки здатні автоматично аналізувати великі обсяги даних і визначати патології за візуальними ознаками.
У роботі розглядається питання визначення хвороб рослин за допомогою нейронних мереж та експертних систем. Досліджено сучасні підходи до автоматизованого визначення рослинних хвороб, проаналізовано існуючі розробки у цій сфері. Прямих аналогів поставленій задачі не виявлено, проте знайдено кілька непрямих рішень, орієнтованих на схожі проблеми. Визначено мету та сформульовано основні задачі дослідження. Описано ключові переваги автоматизації діагностики хвороб рослин, а також перспективи подальшого розвитку цього напрямку з урахуванням можливостей сучасних інформаційних технологій.
Запропоновано методи використання інтелектуальних технологій для визначення хвороб сільськогосподарських культур, що дозволяє підвищити ефективність аграрних процесів. Здійснено спробу полегшити визначення та класифікацію хвороб за зображеннями рослин шляхом використання спеціалізованих моделей. Описано двоетапну структуру процесів обробки інформації, яка включає первинний експертний аналіз та подальшу обробку даних згортковими нейронними мережами. Обґрунтовано вибір технології експертних систем і моделі подання знань. Досліджено різні типи згорткових нейронних мереж, придатних для виконання поставленої задачі, а також набори зображень, які можуть бути використані для навчання та тестування моделей. Розроблено загальний алгоритм роботи системи та реалізовано програмне забезпечення для вирішення задачі автоматизованого визначення хвороб рослин. Створена інформаційна технологія поєднує можливості експертних систем, що базуються на структурованих базах знань про хвороби рослин, з алгоритмами глибокого навчання, здатними здійснювати діагностику на основі аналізу зображень. Проведено тестування, оцінено точність роботи розробленого програмного забезпечення та виконано аналіз отриманих результатів.
popup.nrat_date
2026-10-29
