Інтелектуальна вебсистема моніторингу фітопатологій пасльонових культур методами комп’ютерного зору

Abstract

Об’єкт дослідження – процес автоматизованої діагностики захворювань пасльонових культур за зображеннями листків рослин. Предмет дослідження – методи комп’ютерного зору, глибокого навчання та побудови інтелектуальних вебсистем для виявлення фітопатологій. Мета роботи – розроблення інтелектуальної системи мультимодального моніторингу фітопатологій та формування рекомендацій щодо захисту пасльонових культур на основі аналізу зображень листків і додаткових параметрів середовища. Методи дослідження – методи комп’ютерного зору, згорткові нейронні мережі, transfer learning, fine-tuning, Grad-CAM, технології веброзробки ASP.NET Core MVC, FastAPI, TensorFlow та SQLite. У кваліфікаційній роботі досліджуються методи комп’ютерного зору та глибокого навчання для автоматизованої діагностики захворювань пасльонових культур. Реалізується інтелектуальна вебсистема, що забезпечує завантаження зображень листків рослин, визначення їхнього стану, формування рекомендацій та збереження результатів перевірок. Для класифікації захворювань використовується архітектура MobileNetV2 із застосуванням підходів transfer learning і fine-tuning. Для підвищення інтерпретованості результатів використовується механізм Grad-CAM.