Original title: Rozpoznávání nemocí rostlin pomocí umělé inteligence
Authors: Juliš, Adam ; Kubík, Tibor (referee) ; Bažout, David (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2024
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem práce bylo prozkoumat možnosti detekce nemocí rostlin při nedostatku trénovacích dat. Zkoumala se možnost extrakce vzoru jednotlivých onemocnění a aplikace těchto vzorů na neznámé rostliny. Ještě v teoretické části práce byl tento přístup označen za chybný. Dále se analyzovaly a srovnávaly datové sady se snímky rostlinných patogenů. Vytvořil se generátor augmentovaných snímků a několik modelů nad menší datovou sadou ověřující existující přístupy. The aim of this work was to investigate the possibility of plant disease detection in the ab- sence of training data. The possibility of extracting the pattern of each disease and apply- ing these patterns to unknown plants was investigated. While still in the theoretical part of the thesis, this approach was found to be flawed. Furthermore, datasets with images of plant pathogens were analyzed and compared. An augmented image generator and several models were created over a smaller dataset validating existing approaches
Keywords: artificial intelligence; convolution neural network; datasets; detection of plant disease; image processing; lack of training data; machine learning; transfer learning; datové sady; detekce nemocí rostlin; konvoluční neuronová síť; nedostatek trénovacích dat; strojové učení; transfer learning; umělá inteligence; zpracování obrazu

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/247475

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-618451


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