title: Development of neural network methods for segmentation of diseases of cultivated plants by multispectral images in precision agriculture
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Матросов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Matrosov Aleksandr Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Никитин Александр Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nikitin Aleksandr Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 087322
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46334
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящее время, в связи с ростом численности населения, особенно остро встаёт вопрос о получении качественной и здоровой пищи. Для достижения высокого качества урожая становится неотложной задачей раннее выявление заболеваний растений. Однако этот процесс усложняется тем, что специалистам приходится тратить много времени на оценку состояния всего участка. Кроме того, некоторые болезни не проявляют внешних признаков на первых порах развития, из-за чего допускаются ошибки в определении состояния растений. В связи с этим бурно развивается направление на стыке компьютерного зрения и сельского хозяйства в части автоматизации процесса ухода за культурами.
  В данной работе исследуется задача сегментации болезней культурных растений на основе анализа снимков. Для проведения экспериментов был выбран открытый набор данных, состоящий из 2940 цветных изображений листьев культурных растений и сегментационных масок к ним. В качестве подхода к решению задачи были выбраны новейшие разработки в области искусственного интеллекта в сфере сегментации изображений, основанные на механизме внимания. Был проведён сравнительный анализ 11 моделей с использованием различных техник дообучения. В результате были выявлены самые перспективные модели, справляющиеся с задачей с наивысшей точностью.
  Далее был разработан нейросетевой метод, который был протестирован на реальных данных, содержащих снимки листьев картофеля, поражённых фитофторозом. В результате показано, что разработанный нейросетевой подход способен справляться с этой задачей с высокой точностью.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Currently, due to population growth, the issue of obtaining high-quality and healthy food is particularly acute. In order to achieve high crop quality, early detection of plant diseases is an urgent task. However, this process is complicated by the fact that specialists have to spend a lot of time assessing the condition of the entire site. In addition, some diseases do not show external signs at the first stages of development, which is why errors are made in determining the condition of plants. In this regard, the direction at the junction of computer vision and agriculture is rapidly developing in terms of automating the process of caring for crops.
  In this paper, the problem of segmentation of diseases of cultivated plants based on the analysis of images is investigated. An open data set consisting of 2,940 color images of leaves of cultivated plants and segmentation masks for them was selected for the experiments. The latest developments in the field of artificial intelligence in the field of image segmentation based on the attention mechanism were chosen as an approach to solving the problem. A comparative analysis of 11 models using various retraining techniques was carried out. As a result, the most promising models were identified that cope with the task with the highest accuracy.
  Next, a neural network method was developed, which was tested on real data containing images of potato leaves affected by late blight. As a result, it is shown that the developed neural network approach is able to cope with this task with high accuracy.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фитофтороз
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: умное сельское хозяйство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: культурное растение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: late blight
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: smart farming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: crop plant
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of neural network methods for segmentation of diseases of cultivated plants by multispectral images in precision agriculture
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка нейросетевых методов сегментации болезней культурных растений по мультиспектральным снимкам в точном земледелии
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_s_titulnym_listom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46334/2/VKR_s_titulnym_listom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 27,44 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Nikitin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46334/3/reviewSV_Otzyv_Nikitin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 112,41 kB
resources.filename: reviewSV_st087322_Nikitin_Aleksandr_Viktorovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46334/4/reviewSV_st087322_Nikitin_Aleksandr_Viktorovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,56 kB