prikaz prve stranice dokumenta Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja
  Download
PDF 1.65 MB
undergraduate thesis
Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja
Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2022. urn:nbn:hr:200:857591
Šabanović, Dina
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
Department of Software Engineering
Chair of Programming Languages and Systems

Institutional repository: Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek

Cite this document

Šabanović, D. (2022). Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja (Undergraduate thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Šabanović, Dina. "Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja." Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Šabanović, Dina. "Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja." Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Šabanović, D. (2022). 'Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja', Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, accessed 28 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Šabanović D. Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja [Undergraduate thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek; 2022 [cited 2024 November 28] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

D. Šabanović, "Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja", Undergraduate thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Osijek, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Metadata
TitleMobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja
Title (english)Mobile Android application for exotic fruits and vegetables recognition based on machine learning classification
AuthorDina Šabanović
MentorGoran Martinović (mentor)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
(Department of Software Engineering)
(Chair of Programming Languages and Systems)
Osijek
Defense date and country2022-09-21, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Program Engineering
Abstract
U teorijskom dijelu rada opisana je problematika prepoznavanja objekata sa slike, te metode strojnog učenja kojima se klasifikacija slika može ostvariti. Prikazana su i neka već postojeća rješenja aplikacija za prepoznavanje voća i povrća. Za razvoj modela strojnog učenja korištena je MobileNetV2 neuronska mreža koja je, koristeći preneseno učenje, prilagođena odabranom skupu podataka. Za razvoj modela korišten je Jupyter Notebook s TensorFlow bibliotekom i programski jezik Python. Model je zatim implementiran u mobilnu aplikaciju koja je razvijena koristeći Visual Studio Code, Flutter i Dart programski jezik. Aplikacija ima implementiranu i bazu podataka koja sadrži sve vrste voća i povrća koje bi trebalo biti moguće prepoznati. Baza podataka stvorena je koristeći Firebase Cloud Firestore. Na kraju rada, prikazani su rezultati, te izgled i korištenje aplikacije.
Abstract (english)
In the theoretical part of the thesis, the problem of recognizing objects from images is described, as well as machine learning methods that can be used to classify images. Some already existing solutions for fruit and vegetable recognition applications are also shown. MobileNetV2 neural network and transfer learning were used for developing machine learning model. Jupyter Notebook, TensorFlow library and Python programming language were used to develop the model. The model was then implemented into a mobile application that was developed using Visual Studio Code, Flutter and the Dart programming language. The application, also, has implemented database which contains all types of fruits and vegetables that application should be able to recognize. The database was created using Firebase Cloud Firestore. At the end of the work, the results are presented, as well as the appearance and usage of the application.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:200:857591
Study programmeTitle: Undergraduate University Study Programme in Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2023-01-04 08:59:54