prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika
  Preuzmi
PDF 1.65 MB
diplomski rad
Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika
2020. urn:nbn:hr:200:320379
Markota, Krešimir
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku
Katedra za automatiku i robotiku

Citirajte ovaj rad

Markota, K. (2020). Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379

Markota, Krešimir. "Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379

Markota, Krešimir. "Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379

Markota, K. (2020). 'Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 31.03.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379

Markota K. Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2020 [pristupljeno 31.03.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379

K. Markota, "Prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:320379
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje bolesti vinove loze sa slika
Naslov (engleski)Identifying grapevine diseases from images
AutorKrešimir Markota
MentorEmmanuel Karlo Nyarko (mentor)
Član povjerenstvaEmmanuel Karlo Nyarko (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDamir Filko (član povjerenstva)
Član povjerenstvaPetra Đurović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku)
(Katedra za automatiku i robotiku)
Osijek
Datum i država obrane2020-10-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Za konkurentnost na tržištu u proizvodnji vina potrebno je imati najkvalitetnije moguće sirovine grožđa kako bi se proizvelo što kvalitetnije vino. Vinari u modernom dobu izdvajaju velika novčana sredstva za obranu vinograda od bolesti vinove loze. Utrošena novčana sredstva se značajnije smanjuju ranim otkrivanjem bolesti vinove loze. Zadatak ovog diplomskog rada bio je istražiti i izraditi sustav za prepoznavanje bolesti vinove loze sa slika, a pri tome su korištene metode neuronskih mreža. Prije samog treniranja neuronskih mreža, potrebno je prikupiti i predobraditi podatke. Programska podrška za ovakav sustav napisana je u programskom jeziku Python. Nadalje, dobiveni rezultati treniranih modela su uspoređeni te su odabrani najbolji kojima su se vršila testiranja. Neuronske mreže su se pokazale kao vrlo dobra metoda za uspješno prepoznavanje bolesti vinove loze.
Sažetak (engleski)
In order to be competitive on the market, in wine production it is necessary to have grapes of the highest possible quality in order to produce wine of the highest quality. Winemakers in the modern age give large sums of money to defend vineyards from diseases. By early detection of diseases, the need for spending funds on protection is significantly reduced. The aim of this study was to investigate and develop a system for detection of grape vine diseases from images, using neural network methods. Before training of neural networks, it is necessary to collect and pre-process the data. Software for such system is written in the Python programming language. Furthermore, the obtained results of the trained models were compared and the best ones were selected and tested. Neural networks have proven to be a very good method for successfully recognizing grape vine diseases.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:320379
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 pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-12-04 08:03:55