Дослідження та реалізація методу розпізнавання зображень для діагностики захворювань рослин

Abstract

Об’єктом дослідження є цифрові зображення листя рослин з різними типами захворювань та здорових рослин. Предмет дослідження – методи глибокого навчання для автоматичної діагностики та класифікації захворювань рослин за зображеннями. Метою дослідження є розробка ефективного методу розпізнавання зображень для автоматичної діагностики захворювань рослин шляхом створення програмного забезпечення на основі згорткових нейронних мереж з високою точністю класифікації. Використано методи глибокого навчання, зокрема згорткову нейронну мережу на основі MobileNetV2. Наукова новизна роботи полягає у розробці оптимізованої архітектури згорткової нейронної мережі для класифікації захворювань рослин із застосуванням комплексу сучасних технік регуляризації для забезпечення високої здатності моделі до генералізації та запобігання перенавчанню. Дослідження базується на фундаментальних роботах у галузі глибокого навчання та їх адаптації до задач аграрного сектору. Розроблене програмне забезпечення рекомендується для впровадження у практику аграрних підприємств, фермерських господарств та консультаційних центрів як інструмент швидкої діагностики захворювань рослин.