содержание
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1 – ОБЗОР НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 8
1.1 Обзор болезней растений 9
1.2 Обзор методов и алгоритмов распознавания болезней растений по изображениям листьев. 12
1.2.1 Нейросетевое распознавание 12
1.2.2 Распознавание классическими методами 19
ГЛАВА 2 - ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ВЫБОР СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ 20
2.1 Выбор языка программирования 21
2.1.1 MATLAB 21
2.1.2 Java 22
2.1.3 C# 24
2.1.4 C++ 25
2.1.5 Python 26
2.2 Выбор библиотеки для реализации системы на языке Python 27
2.2.1 TensorFlow 31
2.2.2 Keras 33
2.2.3 PyTorch 37
2.2.4 Рyinstаllе 40
2.2.5 Тkintеr 42
2.3 Подготовка данных 50
2.3.1 Генерация изображений с помощью алгоритмов. 50
2.4 Разработка системы 55
2.4.1 Обучение нейронной сети 55
2.4.1.1 Подготовка данных 55
2.4.1.2 Создание модели CNN: 59
2.4.1.3 Обучение модели: 63
2.4.2 Разработка приложения.(Программная реализация) 63
ГЛАВА 3 – АПРОБАЦИЯ 67
3.1 Визуализация и оценка модели 67
3.2 Тестирование приложения 75
ВЫВОД 77
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 79
ПРИЛОЖЕНИЕ 83
ВВЕДЕНИЕ 6
ГЛАВА 1 – ОБЗОР НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 8
1.1 Обзор болезней растений 9
1.2 Обзор методов и алгоритмов распознавания болезней растений по изображениям листьев. 12
1.2.1 Нейросетевое распознавание 12
1.2.2 Распознавание классическими методами 19
ГЛАВА 2 - ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ВЫБОР СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ 20
2.1 Выбор языка программирования 21
2.1.1 MATLAB 21
2.1.2 Java 22
2.1.3 C# 24
2.1.4 C++ 25
2.1.5 Python 26
2.2 Выбор библиотеки для реализации системы на языке Python 27
2.2.1 TensorFlow 31
2.2.2 Keras 33
2.2.3 PyTorch 37
2.2.4 Рyinstаllе 40
2.2.5 Тkintеr 42
2.3 Подготовка данных 50
2.3.1 Генерация изображений с помощью алгоритмов. 50
2.4 Разработка системы 55
2.4.1 Обучение нейронной сети 55
2.4.1.1 Подготовка данных 55
2.4.1.2 Создание модели CNN: 59
2.4.1.3 Обучение модели: 63
2.4.2 Разработка приложения.(Программная реализация) 63
ГЛАВА 3 – АПРОБАЦИЯ 67
3.1 Визуализация и оценка модели 67
3.2 Тестирование приложения 75
ВЫВОД 77
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 79
ПРИЛОЖЕНИЕ 83
Весь текст будет доступен после покупки
Показать еще текст
