Проект посвящён созданию системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения двух распространённых заболеваний фасоли: угловатой пятнистости листьев и ржавчины. В основе решения используется язык Python, библиотека PyTorch и сверточная нейронная сеть, обученная на фотографиях здоровых и поражённых листьев. Система анализирует изображение, выделяет характерные признаки болезни и определяет предполагаемый класс поражения. Проект объединяет знания биологии растений, машинного обучения и цифровой обработки изображений, а его результат может применяться в учебных исследованиях и предварительном мониторинге состояния посевов.
Проект собирает мультиагентный конвейер из 6 ролей. Каждая отвечает за свой этап — от постановки цели до вёрстки файла — и работает с результатом предыдущей. Так получается цельная работа, а не набор ответов чат‑бота.
Эти поля агент‑аналитик формирует до написания текста — по ним строится вся работа.
Создать модель искусственного интеллекта, которая по фотографии листа фасоли распознаёт угловатую пятнистость, ржавчину или отсутствие видимых признаков заболевания. Использовать PyTorch для обучения, тестирования и оценки качества классификации изображений.
Продуктом проекта станет программный прототип классификатора изображений листьев фасоли с понятным результатом диагностики. Пользователь сможет загрузить фотографию и получить предполагаемый класс состояния растения вместе с оценкой уверенности модели.
Ранние признаки заболеваний фасоли могут быть похожи, а их определение по внешнему виду требует ботанических знаний и внимательного осмотра. Ручная диагностика большого количества растений занимает время и может приводить к ошибкам при недостаточном качестве фотографий или освещения.
Применение компьютерного зрения позволяет ускорить предварительный осмотр растений и сделать диагностику доступнее для учебных и сельскохозяйственных задач. Изучение PyTorch на примере болезней фасоли показывает, как методы искусственного интеллекта решают конкретную биологическую проблему.
Разработать и проверить модель на PyTorch для распознавания угловатой пятнистости листьев и ржавчины фасоли по цифровым изображениям. Оценить точность классификации и определить условия, при которых система ошибается.
Проект рассчитан на школьников старших классов, студентов, учителей биологии и информатики, интересующихся применением искусственного интеллекта в естественных науках. Полученный прототип также может быть полезен начинающим исследователям и специалистам для предварительного анализа фотографий растений.
Потребуются компьютер с Python, PyTorch и torchvision, набор размеченных фотографий листьев фасоли, графический редактор или средства обработки изображений, а также материалы по фитопатологии и машинному обучению.
Изучает возбудителей и симптомы заболеваний фасоли, формулирует критерии разметки фотографий и проверяет, соответствует ли выбранный класс реальному состоянию листа.
Создаёт код на Python и PyTorch, настраивает архитектуру нейронной сети, организует обучение, сохраняет веса модели и подготавливает процедуру распознавания новых изображений.
Собирает фотографии, удаляет некачественные примеры, распределяет изображения по классам и выборкам, применяет аугментацию и контролирует отсутствие повторов между наборами.
Рассчитывает метрики качества, строит матрицу ошибок, исследует случаи неправильной классификации и формулирует ограничения применимости модели.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
Получи Такой Проект
Создать Проект на любую тему за 5 минут
Создать#5968509
Проект посвящён организации кружка, в котором дети вместе с родителями осваивают создание анимационных мультфильмов на компьютере.
Танец — это вид искусства и физической активности, в котором мысли, чувства и образы передаются через движения тела под музыку или ритм.
Проект посвящён изучению роли электроэнергии в жизни современного человека, её получения, передачи и применения в быту.
Проект представляет собой отчет по учебной практике, посвященной архивному делу в суде.
Проект посвящён современным техническим средствам, применяемым при дознании по делам о пожарах и работе органов государственного пожарного надзора.
Проект посвящён изучению культурного наследия слободы Рудной и истории первого на Урале железоделательного завода, связанного с началом промышленного освоения региона в эпоху Петра I.
Проект посвящён тому, как увлечения влияют на повседневную жизнь человека, его эмоциональное состояние, здоровье, навыки и отношения с окружающими.
Проект посвящён жизни и творчеству Михаила Александровича Шолохова — писателя, чьи произведения связаны с историей донского казачества и судьбой России в годы революции, Гражданской и Великой Отечественной войн.
Проект посвящён разработке бизнес-плана бэби-театра для семей с маленькими детьми в районе Южный берег города Красноярска.
Проект посвящён наследственным заболеваниям человека, причинам их возникновения и возможностям профилактики.
Проект посвящён легендам о монгольском черве смерти — загадочном существе, которое, согласно рассказам, обитает в пустыне Гоби.
Проект посвящён основам планирования семейного бюджета и способам разумно распределять доходы и расходы.
