Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2402
Title: Моніторинг стану рослин у теплицях на основі алгоритмів глибокого навчання для сегментації
Other Titles: Monitoring the condition of plants in greenhouses based on deep learning algorithms for segmentation
Authors: Голинський, Руслан-Богдан Васильович
Keywords: моніторинг стану рослин, теплиці, алгоритми глибокого навчання, сегментація зображення, YOLOv9e, SAM, DINOv2, виявлення хвороб, семантична сегментація.
Monitoring the condition of plants in greenhouses based on deep learning algorithms for segmentation
Issue Date: 2024
Publisher: Львівський національний університет природокористування
Citation: Моніторинг стану рослин у теплицях на основі алгоритмів глибокого навчання для сегментації. Голинський Р.-Б.В. Кафедра інформаційних технологій – Дубляни, ЛНУП, 2024. Кваліфікаційна робота: 78 с.
Abstract: Обґрунтована доцільність моніторингу стану рослин у теплицях на основі машинного навчання. Подано особливості моніторингу стану рослин у теплицях на основі глибокого навчання. Виконано аналіз існуючих систем моніторингу стану рослин у теплицях. Обґрунтовано доцільність досліджень щодо моніторингу стану рослин у теплицях на основі алгоритмів глибокого навчання для сегментації. Здійснено формулювання задачі дослідження. Наведено особливості виконання сегментації рослин, виявлення стану здоров’я рослин. Здійснено вибір моделей для сегментації рослин. Проведено налаштування моделей YOLOv9, SAM, DINOv2 для семантичної сегментації. Здійснено налаштування на виявлення хвороб рослин, підрахунків листів, обчислення висоти рослин та сегментації фону. Подано результати сегментації листя однієї рослини, сегментації листя в умовах теплиці.
Description: Спеціальність 126 «Інформаційні системи та технології»
URI: https://repository.lnup.edu.ua/jspui/handle/123456789/2402
Appears in Collections:ОС «Магістр» / Master's degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
КР_Голинський.pdf2,92 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.