Личный кабинет

Дипломная работаЕстествознание

Готовая работа №124963 от пользователя Успенская Ирина

Разработка системы классификации диких растений по фотографии.

Name: Разработка системы классификации диких растений по фотографии.
Price: 1575.00 RUB

1 575 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 63

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ РАСТЕНИЙ ПО ФОТОГРАФИИ 5
1.1 Анализ предметной области 5
1.2 Методы машинного обучения и общая характеристика нейронных сетей в исследовании изображений 7
1.3 Сравнительный обзор систем–аналогов для решения задачи распознавания растений по фотографии 15
2. ВЫБОР МЕТОДОВ ИИ И ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ 19
2.1 Первичный анализ исходных данных 19
2.2 Предобработка исходных данных 21
2.3 Инструменты исследования и работы с исходными данными 24
3. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ РАСТЕНИЙ 26
3.1 Подход на основе предобученных моделей нейронных сетей 26
3.2 Моделирование нейронных сети для решения задачи распознавания 28
3.3 Проведение вычислительных экспериментов 39
3.4 Разработка пользовательского интерфейса прототипа системы распознавания изображений растений 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 47
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 49
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 57

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире все чаще и чаще случаются ситуации, когда люди уделяют все свое свободное время работе или учебе, забывая о собственном здоровье и самочувствии. Такой вид жизнедеятельности часто приводит к развитию у человека депрессии, развитию закрытости, усталости и утере концентрации. Большинство из этих проблем со здоровьем можно обойти, соблюдая определенный режим и выделяя время на отдых.
Однако, не все виды отдыха одинаково полезны для человека. Подходить к выбору вида отдыха нужно осторожно. Неверный выбор активности может привести к усугублению уже имеющихся проблем или к появлению новых.
По мнению множества экспертов, одним из лучших видов отдыха считается отдых на природе, на свежем воздухе. Путешествия и кемпинг помогают на время оставить все обязательства и проблемы рабочего мира, позволяя расслабиться, отдохнуть от суеты городской жизни.
На сегодняшний день, более 50% компаний в каком–то виде используют в своей работе машинное обучение, и с каждым годом эта цифра растет. Сфера машинного обучения постоянно развивается, а области её применения не имеют границ.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ РАСТЕНИЙ ПО ФОТОГРАФИИ
1.1 Анализ предметной области
Задача распознавания диких растений и того, пригодны ли они в пищу, является актуальной на сегодняшний день. Леса России наполнены множеством различных трав, растений и ягод, и пусть большинство из них безобидны для человека и даже могут сгодиться в пищу, некоторые растения могут нанести непоправимый вред здоровью человека, не знакомого с фауной региона, в который он отправился на путешествие. По данным за 2021 год, более 14 миллионов человек планировали свой отдых на курортах, около 23% (3 миллиона) планировали останавливаться не в дорогостоящих отелях, а на природе, на свежем воздухе. Также, ограничения авиасообщения с множеством курортных стран повысило интерес к путешествиям с палаткой.
Однако, повышение интереса к туризму может привести к серьезным последствиям для здоровья отдыхающих, не подготовившихся заранее. Многие туристы, отправляясь в поход, берут с собой только самые необходимые для жизни вещи, и взять с собой большую энциклопедию травника может позволить не каждый.
Поэтому, очень важно знать, опасно ли конкретное растение, перед тем как собрать его в гербарий или попробовать на вкус. Для того, чтобы четко определить, съедобно ли растение или ягода, необходимо создать прототип системы распознавания съедобных растений по фотографии.
Разрабатываемый прототип системы будет оформлен в виде веб–приложения, куда пользователь сможет загрузить фотографию растения, а в ответ пользователь получит краткое описание данного растения с несколькими изображениями, чтобы удостовериться в точности прогноза, и ответ на вопрос, съедобно ли данное растение.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Chollet F. Deep Learning with Python, Second Edition. 2021. – C. 25–40.
2. Всё, что вы хотели знать о перцептронах Розенблатта, но боялись спросить [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/529932/
3. Функции активации нейросети: сигмоида, линейная, ступенчатая, ReLu, tahn [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://neurohive.io/ru/osnovy-data- science/activation-functions/
4. Николенко С. Глубокое обучение / С. Николенко, А. Кадурин – М. : Питер, 2020. – С. 50.
5. Гудфеллоу Я. Глубокое обучение / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио – М. : ДМК Пресс, 2018. – С. 60.
6. Сверточная нейронная сеть, часть 1: структура, топология, функции активации и обучающее множество [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/348000/
7. Путеводитель по сверточным нейронным сетям [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://towardsdatascience.com/beginners-guide-to-understanding- convolutional-neural-networks-ae9ed58bb17d
8. Введение к предобработке данных в машинном обучении [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://towardsdatascience.com/introduction-to-data- preprocessing-in-machine-learning-a9fa83a5dc9d

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Разработка системы классификации диких растений по фотографии.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net