Detekce kleštíka včelího pomocí počítačového vidění
Detection of varroa destructor using computer vision
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/149265Identifikátory
SIS: 228982
Kolekce
- Kvalifikační práce [10932]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Bartoš, Michal
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Matematika pro informační technologie
Katedra / ústav / klinika
Katedra algebry
Datum obhajoby
14. 9. 2021
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
automatizace|zpracování obrazu|sešívání snímků|detekce objektůKlíčová slova (anglicky)
automation|image processing|image stitching|objects detectionBakalářská práce se zabývá návrhem a popisem nástroje, který dokáže usnadnit proces monitorování varroázy. Využitím metod zpracování obrazu detekuje na fotografii spadové podložky z úlu jednotlivé kleštíky. Pro lepší rozlišení jsme využili několika snímků z jedné spadové podložky, které jsme následně pomocí obrazové registrace sešili do jednoho obrázku. V první fázi jsme se zaměřili na využití klasických metod zpracování obrazu, jež dokážou detekovat kleštíka pouze na základě aproximace těla kleštíka parametricky popsatelnou křivkou. V druhé fázi jsme využili výkonnější konvoluční neuronovou síť. Při každé z 500 epoch trénování jsme si ukládali parametry úspěšnosti. Na závěr jsme do naučené sítě vložili testovací sadu obrázků a porovnávali je s očekávanými výstupy. Práce obsahuje teoretický popis algoritmů a metod, jejich využití v našem detektoru a interpretaci výsledků. 1
The bachelor thesis deals with the design and description of a tool that can simplify the process of monitoring varroosis. Using image processing methods, it detects individual mites from the picture of the bottom board in the beehive. For better image resolution we used several images from one bottom board. Those images were then stitched into one image using image registration. In the first part we focused on the use of classical image processing methods that can detect varroa only on the basis of the approximation of the body of the mite with a parametrically descriptive curve. In the second part we used a more powerful convolutional neural network. During each of the 500 training epochs we saved the parameters of success. Finally, we inserted a test data into the trained network and compared it with expected outputs. The thesis contains a theoretical description of algorithms and methods, their use in our detector, and interpretation of results. 1