TreeLogy

"Treelogy" is een mobiele applicatie, die boomblad-gebaseerde identificatie kunnen uitvoeren bij boomsoorten in Turkije via een beeld van een bepaalde blad.

Er is in de boom identificatie handvol applicaties alleen geïnteresseerd en ze zijn voornamelijk ontworpen voor het opsporen van de Noord-Amerikaanse en Europese boomsoorten. Er is geen applicatie die een goede prestatie en lokalisatie ondersteuning voor het vaststellen van boomsoorten afkomstig uit Turkije. Dit project is erop gericht om deze leemte op te vullen.

Terwijl we deze toepassing construeren, hebben we gewerkt aan gecontroleerde leren voor classificatie taak. We hebben ons gericht op zowel de Deep Learning (Specifiek CONVOLUTIONNELS Deep Neural Networks) en Support Vector Machines. Boomblad identificatieproces gebruikt beeldeigenschappen verzameld van Caffe, een convolutionele neuraal netwerk kader, en onze beeldverwerking module.

Na een aantal experimenten, bereikten we de optimale indeling nauwkeurigheid van 93,59% voor de 57 boomsoorten. Experimenten betrekken 16096 3020 training en het testen blad afbeeldingen. Volgens onze bevindingen, komen we tot de volgende conclusie. Bepaalde beeldverwerking procedures voor het extraheren van kenmerken zoals de vorm en textuur descriptoren, die wij in onze project niet kenmerken als haalbaar als convolutionele neurale netwerken produceren.

"Gemaakt door aandeel van de groep inekereg" => METU Studenten