แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Plant recognition using convolutional neural network

Organization : ABES Engineering College. Computer Science Department
Email : disha.itengineer@gmail.com

Organization : ABES Engineering College. Computer Science Department
Email : somya.srivastava@abes.ac.in

Organization : ABES Engineering College. Computer Science Department
Email : shelly.gupta@abes.ac.in
keyword: Data Augmentation
LCSH: Neural networks (Computer science)
LCSH: Image Processing
LCSH: Deep learning (Machine learning)
Abstract: There are currently around 375000 known species of plants in the world. Expert botanists are able to easily classify and classify them based on either division/phylum, order, class, species, genus or family. But common people like students and new people in the field may find it difficult to classify them appropriately due to lack of experience or exposure to those plants. In the proposed solution, we plan on suggesting a system which would use deep learning models for image processing. This system can be trained on an ample amount of plant leaves images and tree images dataset containing pictures of various plant leaves and trees. Many prominent datasets like Flavia, Swedish Leaf datasets, etc can be used to train the model. The model will be built using a combination of 2-D Convolutional layers, Max Pooling and Dense layers. The system will take the images of the plant or tree as input and the built model will work on and predict the output. The output will be the classification of the plant.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-14
Issued: 2024-05-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.164-168). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.164-168.pdf 353.16 KB
ใช้เวลา
0.027425 วินาที

Pathak, Disha Mohini
Title Contributor Type
Plant recognition using convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pathak, Disha Mohini;Srivastava, Somya;Gupta, Shelly

บทความ/Article
Srivastava, Somya
Title Contributor Type
Plant recognition using convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pathak, Disha Mohini;Srivastava, Somya;Gupta, Shelly

บทความ/Article
Gupta, Shelly
Title Contributor Type
Model for predicting cardiac health using deep learning classifier
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sharma, Richa;Gupta, Shelly;Garg, Puneet

บทความ/Article
Plant recognition using convolutional neural network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pathak, Disha Mohini;Srivastava, Somya;Gupta, Shelly

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 18
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,918
รวม 2,936 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 129,766 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 151 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 131 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 8 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 5 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 4 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 130,066 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.133
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104