prikaz prve stranice dokumenta Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu
Rad nije dostupan
diplomski rad
Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu
2022. urn:nbn:hr:168:524268
Baljkas, Ivan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Baljkas, I. (2022). Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268

Baljkas, Ivan. "Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268

Baljkas, Ivan. "Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268

Baljkas, I. (2022). 'Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 19.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268

Baljkas I. Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 19.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268

I. Baljkas, "Automatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:524268
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAutomatizirano prepoznavanje biljaka na fotografijama koje su snimane u prirodnom staništu
Naslov (engleski)Automated recognition of plants in photographs taken in their natural habitat
AutorIvan Baljkas
MentorMirko Randić (mentor)
Član povjerenstvaMirko Randić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaBruno Blašković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Humski (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-11, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Aktualno pitanje jest očuvanje ugroženih biljnih vrsta i biljnih vrsta koje imaju važnu ulogu u eko-sustavu. S obzirom na to da je teško pronaći veći broj stručnjaka koji mogu raspoznavati i prebrojavati određene biljne vrste, praktično bi bilo implementirati automatiziranu detekciju cvjetova na slikama. Imajući na umu da svatko pri ruci ima kameru, a postoji i mogućnost korištenja dronova, vrlo lako se može snimiti velika površina eko-sustava. Dobiveni podaci u obliku slika će se najprije koristiti za pripremu sustava za detekciju koji će nakon toga moći automatizirano detektirati cvjetove s novih slika. Za implementaciju takvog sustava potrebno je znanje iz umjetne inteligencije i strojnog učenja. Uži dio strojnog učenja koji se bavi detekcijom slika zove se duboko učenje, a model specijaliziran za takve probleme jest konvolucijska neuronska mreža. Također, uvođenjem YOLO algoritma u implementaciju donosi nam poželjne karakteristike sustava za detekciju koji smo razvili i opisali u okviru ovog rada.
Sažetak (engleski)
The current issue is the conservation of endangered plant species and plant species that play an important role in the ecosystem. Since it is difficult to find a large number of experts who can recognize and count certain plant species, it would be practical to implement automated flower detection in images. Keeping in mind that everyone has a camera at hand, and there is also the possibility of using drones, it is very easy to capture a large area of the ecosystem. The obtained data in the form of images will first be used to prepare a detection system that will then be able to automatically detect flowers from new images. The implementation of such a system requires knowledge of artificial intelligence and machine learning. The narrower part of machine learning that deals with image detection is called deep learning, and the model specializing in such problems is the convolutional neural network. Also, by introducing the YOLO algorithm into implementation, it brings us the desirable characteristics of the detection system that we have developed and described in this paper.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:524268
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 08:22:37