Prepoznava invazivnih polžev z uporabo globokega učenja

diplomsko delo

Kristjan Herodež (Avtor), Iztok Fister (Mentor), Grega Vrbančič (Komentor)

Povzetek

Zaključno delo se osredotoča na podvejo umetne inteligence, ki se imenuje strojno učenje. V zaključnem delu predstavljamo uporabo in implementacijo strojnega učenja na različnih področjih. Znotraj zaključnega dela se podrobneje osredotočamo na pametno kmetijstvo, katerega osrednja tematika v tej nalogi je odkrivanje škodljivcev, ki so v našem primeru polži Arion rufus. Kot rešitev problema je predstavljeno globoko učenje oz. uporaba konvolucijskih nevronskih mrež. V ta namen omenimo tudi različne pristope za učenje modelov računalniškega vida. Rešitev smo našli v pristopu YOLO (You only look once) v katerem smo izdelali naš model vida in ga primerjali s podobno študijo.

Ključne besede

strojno učenje;globoko učenje;pametno kmetijstvo;umetna inteligenca;diplomske naloge;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2023
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik:	[K. Herodež]
UDK:	004.85(043.2)
COBISS:	171251203
Št. ogledov:	65
Št. prenosov:	10
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Detection of invasive snails using deep learning
Sekundarni povzetek:	The thesis focuses on a branch of artificial intelligence called machine learning. In it we present the use and implementation of machine learning in various fields. Primary focus is given to the branch of smart agriculture, whose central theme in this assignment is solving the problem of pest detection, which in our case are Arion rufus snails. Deep learning is presented as a solution to the problem using convolutional neural networks. For this purpose, we also mention different approaches for creating models of computer vision. We found a solution in the YOLO (You only look once) approach, in which we created our vision model and compared it with a similar study.
Sekundarne ključne besede:	arion rufus;deep learning;smart agriculture;artificial intelligence;
Vrsta dela (COBISS):	Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo:	Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 46 f.))
ID:	19860296