Image

Розробка програмного комплексу на основі нейронної мережі для діагностики стану рослин

Опис:

У проекті мною було досліджено шляхи автоматичної діагностики хвороб рослин за фотографіями, за допомогою глибокого навчання. Під час дослідження було створено та відкалібровано згорткову нейронну мережу, аналогів якій по точності на даний момент не існує. Отримавши вірогідність помилки у 5 разів нижчу ніж у Plantix, найближчого конкурента, мною було створено АРІ та фронтенд задля впровадження можливості взаємодії звичайного користувача та нейронної мережі за допомогою інтуїтивно зрозумілого та дружнього інтерфейсу користувача. У розробці використані технології глибокого машинного навчання та комп’ютерного зору від tensorflow, keras для створення, калібровки нейронної мережи, аугментації та підготовки даних. При створенні API було використано: preprocessing (підмодуль keras) та numpy для стандартизації фотографій, flask для отримання запитів з вебсайту, створеного за допомогою бібліотеки React.

Навчальний заклад: Політехнічний ліцей НТУУ "КПІ"

Автор: Шубенко Артур Олександрович

Відділення: Комп’ютерних наук

Секція: Інформаційні системи, бази даних та системи штучного інтелекту

Область: м. Київ