Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques

With the development of technology and automation in production processes comes man's need for further learning and research. This thesis focuses on the field of image analysis and pattern recognition. After an extensive theoretical analysis starting from the classical classification theory wit...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Τσάμης, Τιμολέων
Άλλοι συγγραφείς: Tsamis, Timoleon
Γλώσσα:English
Έκδοση: 2023
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:https://hdl.handle.net/10889/24526
id nemertes-10889-24526
record_format dspace
spelling nemertes-10889-245262023-02-23T04:35:33Z Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques Ανίχνευση ασθενειών στις φράουλες με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης Τσάμης, Τιμολέων Tsamis, Timoleon machine learning Strawberries Pattern recognition Artificial intelligence Agriculture Μηχανική μάθηση Φράουλες Αναγνώριση προτύπων Τεχνητή νοημοσύνη Γεωργία With the development of technology and automation in production processes comes man's need for further learning and research. This thesis focuses on the field of image analysis and pattern recognition. After an extensive theoretical analysis starting from the classical classification theory with reference also to the simple perceptron, which is a foundation stone for classifiers, passing through the texture analysis to extract and use it as a feature and the theory of mixtures of distributions and the EM (Expectation-Maximization) Algorithm, it concludes with a practical application. This is in the field of agriculture and the rapid development of the use of artificial intelligence (AI) in it and relates to disease identification in strawberries using machine learning techniques. For this reason there is a discussion of various strawberry diseases after the introduction of the topic. At the end, the experimental procedure and data are presented, and the thesis concludes with the findings and suggestions for future research. Με την ανάπτυξη της τεχνολογίας και των αυτοματισμών στις παραγωγικές διαδικασίες έρχεται και η ανάγκη του ανθρώπου για περαιτέρω μάθηση και έρευνα. Η παρούσα διπλωματική εργασία εστιάζει στον τομέα της ανάλυσης εικόνας και αναγνώρισης προτύπων. Μετά από μία εκτενή θεωρητική ανάλυση που ξεκινά με την κλασικλή θεωρία ταξινόμησης και κάνει αναφορά και στο απλό perceptron που αποτελεί θεμέλιο λίθο για ταξινομητές, περνά μέσα από την ανάλυση της υφής και την χρήση της ως χαρακητριστικό με τα φίλτρα Gabor αλλά και την θεωρία μιγμάτων κατανομών και τον EM (Expectation-Maximization) Αλγόριθμο καταλήγει σε μία πρακτική εφαρμογή. Αυτή εντάσσεται στον κλάδο της γεωργίας και την ραγδαία ανάπτυξη και χρληση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και αναφέρεται στην αναγνώριση ασθενειών σε φράουλες χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης. . Για αυτό τον λόγο γίνετε και συζήτηση διαφόρων ασθενειών της φράουλας μετά την εισαγωγή του θέματος. Στο τέλος παρουσιάζονται η πειραματική διαδικασία και τα δεδομένα και η διατριβή ολοκληρώνεται με τα ευρήματα και τις προτάσεις για μελλοντική έρευνα. 2023-02-22T11:25:44Z 2023-02-22T11:25:44Z 2023 https://hdl.handle.net/10889/24526 en CC0 1.0 Universal http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ application/pdf
institution UPatras
collection Nemertes
language English
topic machine learning
Strawberries
Pattern recognition
Artificial intelligence
Agriculture
Μηχανική μάθηση
Φράουλες
Αναγνώριση προτύπων
Τεχνητή νοημοσύνη
Γεωργία
spellingShingle machine learning
Strawberries
Pattern recognition
Artificial intelligence
Agriculture
Μηχανική μάθηση
Φράουλες
Αναγνώριση προτύπων
Τεχνητή νοημοσύνη
Γεωργία
Τσάμης, Τιμολέων
Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
description With the development of technology and automation in production processes comes man's need for further learning and research. This thesis focuses on the field of image analysis and pattern recognition. After an extensive theoretical analysis starting from the classical classification theory with reference also to the simple perceptron, which is a foundation stone for classifiers, passing through the texture analysis to extract and use it as a feature and the theory of mixtures of distributions and the EM (Expectation-Maximization) Algorithm, it concludes with a practical application. This is in the field of agriculture and the rapid development of the use of artificial intelligence (AI) in it and relates to disease identification in strawberries using machine learning techniques. For this reason there is a discussion of various strawberry diseases after the introduction of the topic. At the end, the experimental procedure and data are presented, and the thesis concludes with the findings and suggestions for future research.
author2 Tsamis, Timoleon
author_facet Tsamis, Timoleon
Τσάμης, Τιμολέων
author Τσάμης, Τιμολέων
author_sort Τσάμης, Τιμολέων
title Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
title_short Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
title_full Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
title_fullStr Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
title_full_unstemmed Detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
title_sort detection of diseases in strawberries using machine learning techniques
publishDate 2023
url https://hdl.handle.net/10889/24526
work_keys_str_mv AT tsamēstimoleōn detectionofdiseasesinstrawberriesusingmachinelearningtechniques
AT tsamēstimoleōn anichneusēastheneiōnstisphraoulesmechrēsētechnikōnmēchanikēsmathēsēs
_version_ 1771297184456638464