Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2122U006747, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система класифікації комах на базі нейронних мереж Автор Кочерук Давид АрменовичKocheruk Davyd Armenovych Дата публікації 01-01-2022 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/49618 Видання Київ Опис У дипломному проєкті було розроблено систему для класифікації комах шкідників на згорткових нейронних мереж, який здатний класифікувати зображення комах 20 різних класів, відображати статистику по класифікації за часом, а також має функціонал для додавання нових екземплярів фото комах та перенавчення нейронної мережі. Отримані результати можуть бути використані для класифікації комах на плантаціях, з метою покращення точності боротьби та зменшення кількості використовуваних пестицидів. Програмний застосунок може використовуватися як компаніями на великих плантаціях, за допомогою інтеграції зі зовнішніми IoT-застосунками, так і окремими фермерами, для зменшення пошкоджень на присадибних ділянках. Окрім сільськогосподарських угідь, система може бути використана в науково-дослідницьких роботах пов’язаних з ентомологією, чи із суміжними областями біології та агрономії. The object of research is software and hardware for the classification of insects. The subject of research – image recognition methods based on neural networks. The diploma project developed a software application for the classification of typical insects based on neural networks, which is able to classify images of insects of 20 different classes, display statistics on classification by time frame, and has the functionality to add new insect photo instances and retrain the neural network. The obtained results can be used to classify insects on plantations, in order to improve the accuracy of insect control and reduce the amount of pesticides used. The software application can be used by companies on large plantations, through integration with external IoT applications, and by individual farmers, to reduce damage to backyards. In addition to agricultural land, the application can be used in research related to entomology, or related fields of biology and agronomy. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити