Aplikace pro rozpoznávání nemocí rostlin
| but.committee | prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Miloš Musil, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Bažout, David | cs |
| dc.contributor.author | Kozub, Tadeáš | cs |
| dc.contributor.referee | Vaško, Marek | cs |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Práce se zabývá návrhem a tvorbou mobilní aplikace, která slouží k rozpoznávání nemocí rostlin. Věnuje se návrhu aplikace, jejího uživatelského rozhraní a jeho testování, tvorbě REST API a také trénování modelů pomocí metod strojového učení. Výsledkem práce je aplikace vytvořená v React Native, vytrénovaný model sloužící k rozpoznávání nemocí z fotografií listů rajčat a implementace backendu aplikace hostovaná na vzdáleném serveru. Model pro rozpoznávání nemocí rajčat dosáhl úspěšnosti 98,76 %. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with the design and creation of a mobile application that serves to help with plant disease identification. It presents the process of designing the app and its UI, user testing, creation of REST API and also the training of models using machine learning methods. The result is a React Native application, trained model for image-based recognition of tomato diseases and a set up remote server with backend implementation. The achieved accuracy of tomato disease model is 98.76%. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | KOZUB, T. Aplikace pro rozpoznávání nemocí rostlin [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 147669 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/212743 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | nemoci rostlin | cs |
| dc.subject | mobilní aplikace | cs |
| dc.subject | Android | cs |
| dc.subject | konvoluční neuronové sítě | cs |
| dc.subject | uživatelské rozhraní | cs |
| dc.subject | React Native | cs |
| dc.subject | uživatelské testování | cs |
| dc.subject | Typescript | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | plant diseases | en |
| dc.subject | mobile application | en |
| dc.subject | Android | en |
| dc.subject | convolutional neural networks | en |
| dc.subject | user interface | en |
| dc.subject | React Native | en |
| dc.subject | user testing | en |
| dc.subject | Typescript | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.title | Aplikace pro rozpoznávání nemocí rostlin | cs |
| dc.title.alternative | Application for Plant Disease Detection | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-12 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-12-16:59:22 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 147669 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 21:00:19 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 19:50:26 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |