Інтелектуальна система визначення типу ураження листя рослин за зображенням

Abstract

Об’єкт дослідження – процес аналізу зображень листя рослин для визначення їхнього стану. Предмет дослідження – методи автоматичної класифікації зображень листя рослин за типом ураження з використанням згорткових нейронних мереж. Мета роботи – розробка інтелектуальної системи визначення типу ураження листя рослин за зображенням із використанням моделей глибокого навчання. Методи дослідження – згорткові нейронні мережі (MobileNetV2, ResNet50, EfficientNet-B0), transfer learning, методи оцінювання якості класифікації (accuracy, macro F1-міра, матриця помилок), метод Grad-CAM для візуалізації процесу прийняття рішення. У роботі реалізовано інтелектуальну систему, що здійснює класифікацію зображень листя рослин за типом ураження. Проведено навчання та порівняння трьох архітектур нейронних мереж на одному наборі даних з оцінюванням якості моделей. Для підвищення інтерпретованості результатів застосовано метод Grad-CAM. Для демонстрації роботи системи підготовлено застосунок на Streamlit, який реалізує завантаження зображення, класифікацію, відображення ймовірності прогнозу, візуалізацію Grad-CAM та виведення текстової рекомендації.