Klasifikace odrůd hrachu setého pomocí neuronových sítí

Ing. Bc. Anna Dobešová

Bakalářská práce

Classification of Pisum Sativum Varieties by Neural Networks

Anotace:

Závěrečná práce se zabývá klasifikací odrůd hrachu setého pomocí neuronových sítí. Odrůdové zkušebnictví je oblastí aplikovanou, která podléhá přísné právní regulaci. Nové metody a postupy jsou zaváděny pouze pozvolně. Jednou z možností, jak vylepšit proces udělování ochranných práv k odrůdám, je provádění obrazové analýzy testovaných morfometrických znaků rostlin. V předložené bakalářské práci je navrženo a implementováno řešení, které pomocí neuronových sítí klasifikuje tvarové charakteristiky hrachu setého. Analýzy jsou zaměřeny na pavézy hrachu. Dosažené výsledky jsou celosvětově unikátní, protože neexistuje jiná známá aplikace, která by pomocí obrazové analýzy klasifikovala tvarové charakteristiky rostlin v procesu registrace odrůd. Výhodou řešení je plně automatizovaný průběh analýz implementovaných v systému MATLAB. Učení neuronové sítě proběhlo na datech z polních pokusů Národního odrůdového úřadu Ústředního kontrolního a zkušebního ústavu zemědělského (NOÚ ÚKZÚZ). Řešení je určeno k využití ve zkušebnické praxi.

Abstract:

This thesis is focused on classification of pea varieties by means neural networks procedure. Variety testing is an applied branch, which is strictly legally regulated. New methods and techniques are only slowly implemented. One option for an improving of the process of granting plant variety rights is to perform an image analysis of tested plants morphometric features. In the thesis, own solution for the classification of shape characteristics of pea by neural networks is designed and implemented. The analysis is focused on standards of pea. Achieved results are globally unique, because there is no other known application for classification of shape characteristics of plants by image analysis during variety registration. An advantage of the solution is fully automated process of analysis, which is realized in MATLAB computing environment. The neural network was trained by data from fields trials provided by National Plant Variety Office of Central Institute for Supervising and Testing in Agriculture. The solution will be adopted within practical testing procedures.

Klíčová slova

hrách setý, umělá inteligence, neuronové sítě, obrazová analýza, ochrana odrůdových práv

Keywords

neural networks, plant variety protection, artificial intelligence, Pisum sativum, image analysis

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 22. 5. 2015

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc.
• Oponent: David Hampel, Ph.D.

Mendelova univerzita v Brně

Provozně ekonomická fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Automatizace řízení a informatika