prikaz prve stranice dokumenta Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži
2020. urn:nbn:hr:190:556395
Trifunović, Nenad
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za inteligentne računalne sustave

Citirajte ovaj rad

Trifunović, N. (2020). Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395

Trifunović, Nenad. "Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395

Trifunović, Nenad. "Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395

Trifunović, N. (2020). 'Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 24.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395

Trifunović N. Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2020 [pristupljeno 24.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395

N. Trifunović, "Selektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:556395
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSelektivno prskanje korova i usjeva temeljeno na konvolucijskoj neuronskoj mreži
Naslov (engleski)Selective spraying on crops and weeds based on convolutional neural network
AutorNenad Trifunović
MentorKristijan Lenac (mentor)
Član povjerenstvaRenato Filjar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Štajduhar (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za inteligentne računalne sustave)
Rijeka
Datum i država obrane2020-09-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Standarna poljoprivredna prskalica tijekom procesa prskanja aplicira škropivo (herbicid,gnojivo,pesticid) neselektivno na cijelu površinu polja, te na taj način troši više sredstava nego što je potrebno. U ovom radu istražili smo rješenje selektivnog prskanja na temelju vegetacijskih indeksa te konvolucijske neuronske mreže za detekciju i klasifikaciju usjeva i korova na polju. Rješenje je implementirano na dvije platforme (PC i ugradbeni sustav Jetson TX1) te je istražena mogućnost primjene rješenja u realnom vremenu na prskalici. Rezultati rada prikazuju da je razvijeni objekt detektor dobar za selektivno prskanje na rednim kulturama (salate, kupusnjače) te su postignute brzine od 200ms po obradi što je za realne uvjete presporo. Dani su i prijedlozi daljnjeg razvoja te potencijalna rješenja za ubrzavanje procesa obrade slike.
Sažetak (engleski)
Standard agricultural sprayers apply medium(herbicide, fertilizer, pesticide) to the entire field surface non selectivly during the spraying process, thus consuming more resources than necessary. In this paper, we investigated a solution of selective spraying based on vegetation indices and convolutional neural network for the detection and classification of crops and weeds in the field. The solution was implemented on two platforms (PC and Jetson TX1 installation system) and the possibility of applying real time spot spraying was investigated. The results showed that developed object detection algorithm is viable solution for selective spraying on row crops (lettuce, cabbage) and processing time of 200ms were achieved, which is too slow for real time spot spraying. Suggestions for further development and potential solutions to speed up the image processing are given in this thesis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:556395
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 pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-08-26 13:42:38