Original title: Detekce kleštíka včelího pomocí počítačového vidění
Translated title: Detection of varroa destructor using computer vision
Authors: Machalová, Markéta ; Novozámský, Adam (advisor) ; Bartoš, Michal (referee)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2021
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
Bakalářská práce se zabývá návrhem a popisem nástroje, který dokáže usnadnit proces monitorování varroázy. Využitím metod zpracování obrazu detekuje na fotografii spadové podložky z úlu jednotlivé kleštíky. Pro lepší rozlišení jsme využili několika snímků z jedné spadové podložky, které jsme následně pomocí obrazové registrace sešili do jednoho obrázku. V první fázi jsme se zaměřili na využití klasických metod zpracování obrazu, jež dokážou detekovat kleštíka pouze na základě aproximace těla kleštíka parametricky popsatelnou křivkou. V druhé fázi jsme využili výkonnější konvoluční neuronovou síť. Při každé z 500 epoch trénování jsme si ukládali parametry úspěšnosti. Na závěr jsme do naučené sítě vložili testovací sadu obrázků a porovnávali je s očekávanými výstupy. Práce obsahuje teoretický popis algoritmů a metod, jejich využití v našem detektoru a interpretaci výsledků. 1 The bachelor thesis deals with the design and description of a tool that can simplify the process of monitoring varroosis. Using image processing methods, it detects individual mites from the picture of the bottom board in the beehive. For better image resolution we used several images from one bottom board. Those images were then stitched into one image using image registration. In the first part we focused on the use of classical image processing methods that can detect varroa only on the basis of the approximation of the body of the mite with a parametrically descriptive curve. In the second part we used a more powerful convolutional neural network. During each of the 500 training epochs we saved the parameters of success. Finally, we inserted a test data into the trained network and compared it with expected outputs. The thesis contains a theoretical description of algorithms and methods, their use in our detector, and interpretation of results. 1
Keywords: automation|image processing|image stitching|objects detection; automatizace|zpracování obrazu|sešívání snímků|detekce objektů

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/149265

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-451973


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses