Detekcija bolesti biljaka tehnikama dubokog učenja
Plant disease detections using deep learning techniques
dc.contributor.advisor | Sladojević, Srđan | |
dc.contributor.other | Stefanović, Darko | |
dc.contributor.other | Anderla, Andraš | |
dc.contributor.other | Ivanišević, Dragoslav | |
dc.contributor.other | Rakić, Aleksandar | |
dc.contributor.other | Sladojević, Srđan | |
dc.creator | Arsenović, Marko | |
dc.date.accessioned | 2021-02-25T14:53:29Z | |
dc.date.available | 2021-02-25T14:53:29Z | |
dc.date.issued | 2020-10-07 | |
dc.identifier.uri | https://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/Disertacija159437067647076.pdf?controlNumber=(BISIS)114816&fileName=159437067647076.pdf&id=16035&source=NaRDuS&language=sr | sr |
dc.identifier.uri | https://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=114816&source=NaRDuS&language=sr | sr |
dc.identifier.uri | https://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/IzvestajKomisije159437068315281.pdf?controlNumber=(BISIS)114816&fileName=159437068315281.pdf&id=16036&source=NaRDuS&language=sr | sr |
dc.identifier.uri | /DownloadFileServlet/IzvestajKomisije159437068315281.pdf?controlNumber=(BISIS)114816&fileName=159437068315281.pdf&id=16036 | |
dc.identifier.uri | https://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/17974 | |
dc.description.abstract | Istraživanja predstavljena u disertaciji imala su za cilj razvoj nove metode bazirane na dubokim konvolucijskim neuoronskim mrežama u cilju detekcije bolesti biljaka na osnovu slike lista. U okviru eksperimentalnog dela rada prikazani su dosadašnji literaturno dostupni pristupi u automatskoj detekciji bolesti biljaka kao i ograničenja ovako dobijenih modela kada se koriste u prirodnim uslovima. U okviru disertacije uvedena je nova baza slika listova, trenutno najveća po broju slika u poređenju sa javno dostupnim bazama, potvrđeni su novi pristupi augmentacije bazirani na GAN arhitekturi nad slikama listova uz novi specijalizovani dvo-koračni pristup kao potencijalni odgovor na nedostatke postojećih rešenja. | sr |
dc.description.abstract | The research presented in this thesis was aimed at developing a novel method based on deep convolutional neural networks for automated plant disease detection. Based on current available literature, specialized two-phased deep neural network method introduced in the experimental part of thesis solves the limitations of state-of-the-art plant disease detection methods and provides the possibility for a practical usage of the newly developed model. In addition, a new dataset was introduced, that has more images of leaves than other publicly available datasets, also GAN based augmentation approach on leaves images is experimentally confirmed. | en |
dc.language | sr (latin script) | |
dc.publisher | Универзитет у Новом Саду, Факултет техничких наука | sr |
dc.rights | openAccess | en |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
dc.source | Универзитет у Новом Саду | sr |
dc.subject | Duboko učenje | sr |
dc.subject | Deep learning | en |
dc.subject | convolutional neural networks | en |
dc.subject | classification | en |
dc.subject | object detection | en |
dc.subject | konovolucijske neuronske mreže | sr |
dc.subject | klasifikacija | sr |
dc.subject | detekcija objekata | sr |
dc.title | Detekcija bolesti biljaka tehnikama dubokog učenja | sr |
dc.title.alternative | Plant disease detections using deep learning techniques | en |
dc.type | doctoralThesis | en |
dc.rights.license | BY-NC | |
dcterms.abstract | Сладојевић, Срђан; Ракић, Aлександар; Aндерла, Aндраш; Сладојевић, Срђан; Иванишевић, Драгослав; Стефановић, Дарко; Aрсеновић, Марко; Детекција болести биљака техникама дубоког учења; Детекција болести биљака техникама дубоког учења; | |
dc.identifier.fulltext | https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/68730/Disertacija.pdf | |
dc.identifier.fulltext | https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/68732/IzvestajKomisije.pdf | |
dc.identifier.rcub | https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_17974 |