prikaz prve stranice dokumenta Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 1.65 MB
završni rad
Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. urn:nbn:hr:200:857591
Šabanović, Dina
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Institucijski repozitorij: Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Šabanović, D. (2022). Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Šabanović, Dina. "Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija 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." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija 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', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 24.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Šabanović D. Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2022 [pristupljeno 24.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

D. Šabanović, "Mobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:857591
Podaci o radu
NaslovMobilna Android aplikacija za prepoznavanje egzotičnog voća i povrća klasifikacijskim postupcima strojnog učenja
Naslov (engleski)Mobile Android application for exotic fruits and vegetables recognition based on machine learning classification
AutorDina Šabanović
MentorGoran Martinović (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2022-09-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:857591
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-01-04 08:59:54