Automatická identifikace škůdce dřevin na základě obrazových dat
Loading...
Date
Authors
Balko, Marek
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato diplomová práce se věnuje využití obrazových dat poškození kmene stromu k natrénování klasifikátoru pro rozpoznávání druhů škůdců stromů, které toto poškození způsobili. Klasifikátor je navrhnut jako konvoluční neuronová síť. Pro úspěšné natrénování modelu byl klasifikátoru předřazen preprocesingový krok – sub-image generátor. Tento generátor vytváří tréninková data o vhodných rozměrech pomocí výřezů z původních dat. Takto vzniklá data zachovávají důležité detaily pro trénování sítě. Pro sub-image generátor byly navrženy dvě metody vytváření trénovacích pod-obrazů – Grid division method a Elliptic division method. Obě tyto metody lze úspěšně použít pro natrénování klasifikátoru škůdců stromů na základě obrazových dat poškození stromu se srovnatelnou přesností modelu. Metoda Elliptic division je flexibilnější a méně časově náročná na preprocesing trénovacích dat.
This thesis focuses on utilizing image data of tree trunk damage to train a classifier for recognizing species of tree pests that caused this damage. The classifier is designed as a convolutional neural network. To successfully train the model, a preprocessing step - the sub-image generator - was employed before the classifier. This generator creates training data of suitable dimensions by cropping from the original data. The resulting data retains important details for network training. Two methods for generating training sub-images were proposed for the sub-image generator - the Grid division method and the Elliptic division method. Both of these methods can be successfully used to train the classifier for tree pest recognition based on image data of tree damage with comparable model accuracy. The Elliptic division method is more flexible and less time-consuming for preprocessing training data.
This thesis focuses on utilizing image data of tree trunk damage to train a classifier for recognizing species of tree pests that caused this damage. The classifier is designed as a convolutional neural network. To successfully train the model, a preprocessing step - the sub-image generator - was employed before the classifier. This generator creates training data of suitable dimensions by cropping from the original data. The resulting data retains important details for network training. Two methods for generating training sub-images were proposed for the sub-image generator - the Grid division method and the Elliptic division method. Both of these methods can be successfully used to train the classifier for tree pest recognition based on image data of tree damage with comparable model accuracy. The Elliptic division method is more flexible and less time-consuming for preprocessing training data.
Description
Citation
BALKO, M. Automatická identifikace škůdce dřevin na základě obrazových dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Vladimír Vašek, CSc. (předseda)
prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (místopředseda)
prof. Ing. Antonín Víteček, CSc. (člen)
doc. Ing. Jan Roupec, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Pavel Škrabánek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Zdeněk Němec, CSc. (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Student sebevědomně prezentoval výsledky své diplomové práce. Otázky oponenta byly zodpovězeny. Pohotově reagoval na dotazy komise. V rámci diskuze se prof. Vašek dotazoval na poškození kůry stromu. Doc. Roupec se dotazoval na situaci při určité neshodě hlasování jednotlivých klasifikátorů. Doc. Němec zmínil existující měření pomocí leteckých fotografií a Ústav pro hospodářskou úpravu lesů (ÚHÚL).
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení