TreeLogy
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Über diese App
"Treelogy" ist eine mobile Anwendung, die Baumblatt-basierte Identifizierung unter Baumarten in der Türkei durchführen kann ein Bild eines bestimmten Blatt.
Es interessiert sich nur für Baum Identifizierung Handvoll von Anwendungen und sie entworfen sind, in erster Linie für die nordamerikanischen und europäischen Baumarten zu erkennen. Es gibt keine Anwendung, die zur Identifizierung von Baumarten stammt aus der Türkei eine gute Leistung und Lokalisierungsunterstützung hat. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Lücke zu füllen.
Während wir diese Anwendung bauen, arbeiteten wir an überwachten Lernens für Klassifikationsaufgabe. Wir konzentrieren uns sowohl auf die Deep Learning (insbesondere Faltungs Tief Neural Networks) und Support Vector Machines. Baumblatt Identifikationsprozess verwendet Bildmerkmale Gesammelt von Caffe, einem Faltungs neuronales Netzwerk-Framework und unsere Bildverarbeitungsmodul.
Nach mehreren Versuchen erreichten wir die optimale Klassifizierungsgenauigkeit von 93,59% für 57 Baumarten. Experimente beinhalten 16096 3020 Trainings- und Testblatt Bilder. Nach unseren Erkenntnissen kommen wir zu folgendem Ergebnis. Bestimmte Bildverarbeitungsprozeduren für Funktionen wie die Form und Textur-Deskriptoren zu extrahieren, die wir in unserem Projekt verwendet haben, nicht Features wie möglich als Faltungs neuronale Netze erzeugen.
"Erstellt von Gruppenanteil inekereg" => METU Studenten
Es interessiert sich nur für Baum Identifizierung Handvoll von Anwendungen und sie entworfen sind, in erster Linie für die nordamerikanischen und europäischen Baumarten zu erkennen. Es gibt keine Anwendung, die zur Identifizierung von Baumarten stammt aus der Türkei eine gute Leistung und Lokalisierungsunterstützung hat. Dieses Projekt zielt darauf ab, diese Lücke zu füllen.
Während wir diese Anwendung bauen, arbeiteten wir an überwachten Lernens für Klassifikationsaufgabe. Wir konzentrieren uns sowohl auf die Deep Learning (insbesondere Faltungs Tief Neural Networks) und Support Vector Machines. Baumblatt Identifikationsprozess verwendet Bildmerkmale Gesammelt von Caffe, einem Faltungs neuronales Netzwerk-Framework und unsere Bildverarbeitungsmodul.
Nach mehreren Versuchen erreichten wir die optimale Klassifizierungsgenauigkeit von 93,59% für 57 Baumarten. Experimente beinhalten 16096 3020 Trainings- und Testblatt Bilder. Nach unseren Erkenntnissen kommen wir zu folgendem Ergebnis. Bestimmte Bildverarbeitungsprozeduren für Funktionen wie die Form und Textur-Deskriptoren zu extrahieren, die wir in unserem Projekt verwendet haben, nicht Features wie möglich als Faltungs neuronale Netze erzeugen.
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Bewertungen und Rezensionen
2,0
121 Rezensionen
Ein Google-Nutzer
- Als unangemessen melden
24. Oktober 2016
Diese App kann anscheinend eine Esche nicht von einem Ahorn unterscheiden. Zeigt beim gleichen Blatt verschiedene Ergebnisse. Nicht zu Empfehlen.
5 Personen fanden diese Bewertung hilfreich
Ein Google-Nutzer
- Als unangemessen melden
14. Dezember 2016
Diese App kann keine nadelbäume erkennen
3 Personen fanden diese Bewertung hilfreich
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