MATURITNÍ PRÁCE [PDF]
Abstrakt: Prudké nákazy rostlinnými chorobami mohou na malé a střední farmáře vytvářet nárazové, často kritické finanční škody, sahající až do desetitisíců dolarů ročně. Identifikace takových chorob přitom vyžaduje patřičnou expertizu – existuje totiž více než 10,000 odlišných druhů, což omezuje škálovatelnost jakýchkoliv manuálních řešení prevence. Rozhodující roli přitom paradoxně hraje právě čas – čím déle ujde nákaza bez povšimnutí, tím větší bude výsledná škoda pro farmáře. Právě proto se tato práce zabývá tvorbou automatizovaného systému na bázi umělé inteligence, který umí takové choroby rozpoznat a poskytnout návod pro jejich následnou léčbu. Práce nejprve popisuje tvorbu a natrénování modelu hlubokého učení, jenž umožňuje rozpoznávání na základě fotky listu, a dále sleduje jeho integraci do mobilní aplikace pro platformu iOS. Aplikace je otestována skupinou beta testerů a bezplatně dostupná ke stažení na App Store. Její zdrojový kód, včetně skriptů pro trénování klasifikátoru, je volně dostupný.
Klíčová slova: rozpoznávání obrazu, nemoci rostlin, počítačové vidění, strojové učení, mobilní aplikace
MATURA PROJECT ASSIGNMENT [PDF]
Abstract: For small- and mid-sized farmers, plant disease outbreaks can be a significant financial burden, costing tens of thousands of dollars in annual damage fees. With over 10,000 species, identifying and treating diseases requires expert personnel and can be challenging to achieve on a large scale. Time is of the essence — the longer an outbreak goes unnoticed, the more damage is done. Therefore, this work explores an automated, AI-powered system for crop disease recognition and treatment guidance. We trained a deep-learning model to identify diseases from photos of leaves and integrated it into an iOS app that works without an internet connection. We tested the solution with a group of beta testers and published it for free on the App Store. Its source code, including the classifier training scripts, are publicly available.
Keywords: image recognition, plant diseases, computer vision, machine learning, mobile application
Vývojáři: Dokumentace projektu popisuje veškeré systémové požadavky a provede Vás instalací i spuštěním. Naleznete ji v přiložené psané práci, konkrétně Sekci 3 (Technical Documentation).
Uživatelé: Máte-li iPhone, aplikaci si můžete zdarma stáhnout z App Store. Pokud byste si nevěděli rady, uživatelskou příručku naleznete v přiložené psané práci, konkrétně Podsekci 3.3 (User Guide).
Developers: The project's documentation contains all system requirements and walks you through installing and building the project. You can find it in the attached paper, Section 3 (Technical Documentation).
Users: If you have an iPhone, you can download the app for free from the App Store. If you run into any issues, you can refer to the user guide, located in the attached paper, Section 3 (Technical Documentation).
Tímto bych chtěl poděkovat všem, kteří svými radami pomohli projekt i psanou práci dostat do její stávající podoby, zvláště pak mému školiteli, Ing. Šimonu Schierreichovi. Dále bych chtěl poděkovat všem zástupcům internetových portálů zaměřených na zemědělství a biologii, kteří laskavě svolili k tomu, aby jejich databáze mohly být z aplikace odkazované. Jmenovitě se jedná o Royal Horticultural Society, The Old Farmer’s Almanac, Bayer Vegetables Solutions, MSU Extension Integrated Pest Management, NC State Extension, Center of Invasive Species Research, PlantVillage. V neposlední řadě bych chtěl poděkovat mé gumové kačence, která mě vyslechla vždy, když jsem si s nějakým bugem nevěděl rady.
I would hereby like to thank everyone who helped shape the project and the attached paper to their current form, especially my advisor, Ing. Šimon Schierreich. Moreover, I would like to express gratitude to the representatives of all agriculture- and biology-focus internet portals, who kindly allowed their resources to be linked from the app. Namely, these include Royal Horticultural Society, The Old Farmer’s Almanac, Bayer Vegetables Solutions, MSU Extension Integrated Pest Management, NC State Extension, Center of Invasive Species Research, PlantVillage. Last but not least, I would like to thank my rubber duck for hearing me out whenever I could not fix a bug.
E-mail: matyas [dot] bohacek [at] matsworld.io
Socials: Google Scholar • LinkedIn • Twitter