Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52307

Název: Розробка програмного модуля оцінки густоти посівів соняшнику засобами комп’ютерного зору
Další názvy: Development of a software module for assessing sunflower crop density using computer vision
Autoři: Бабій, В.
Babii, V.
Affiliation: Національний університет «Львівська політехніка»
Lviv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine): Бабій В. Розробка програмного модуля оцінки густоти посівів соняшнику засобами комп’ютерного зору / Бабій В. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 378–379. — (Хімічна та біоінженерія).
Bibliographic reference (2015): Бабій В. Розробка програмного модуля оцінки густоти посівів соняшнику засобами комп’ютерного зору // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 378–379.
Bibliographic citation (APA): Babii, V. (2026). Rozrobka prohramnoho modulia otsinky hustoty posiviv soniashnyku zasobamy kompiuternoho zoru [Development of a software module for assessing sunflower crop density using computer vision]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 378-379. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Babii V. (2026) Rozrobka prohramnoho modulia otsinky hustoty posiviv soniashnyku zasobamy kompiuternoho zoru [Development of a software module for assessing sunflower crop density using computer vision]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 378-379 [in Ukrainian].
Is part of: Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026
Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Conference/Event: Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/Collection: Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Datum vydání: 24-dub-2026
Date of entry: 10-čer-2026
Nakladatel: ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 24-25 квітня 2026 р.
24-25 April 2026
Supervisor: Яковина, В. С.
Yakovyna, V.
UDC: 004.93
631.5
Klíčová slova: комп’ютерний зір
детекція об’єктів
YOLO
густота посівів
соняшник
корекція перспективи
глибоке навчання
точне землеробство
computer vision
object detection
YOLO
crop density
sunflower
perspective correction
deep learning
precision agriculture
Number of pages: 2
Page range: 378-379
Start page: 378
End page: 379
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52307
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine): 1. Bradski G. The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, 2000.
2. Fischler M. A., Bolles R. C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 1981. Vol. 24, No. 6. P. 381-395.
3. Liu T., Wu W., Chen W., Sun C., Zhu X., Guo W. Automated image-processing for counting seedlings in a wheat field. Precision Agriculture, 2016. Vol. 17. P. 392-406.
4. Papageorgiou E. I. et al. Automated Sunflower Head Detection and Yield Estimation from High-Resolution UAV Imagery Using YOLOv11 for Precision Agriculture. Sustainability, 2026. Vol. 18, No. 2. P. 1026.
5. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. P. 779-788.
6. Singh P. et al. A survey of deep learning-based object detection methods in crop counting. Computers and Electronics in Agriculture, 2024. Vol. 216. P. 108425.
References (International): 1. Bradski G. The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, 2000.
2. Fischler M. A., Bolles R. C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM, 1981. Vol. 24, No. 6. P. 381-395.
3. Liu T., Wu W., Chen W., Sun C., Zhu X., Guo W. Automated image-processing for counting seedlings in a wheat field. Precision Agriculture, 2016. Vol. 17. P. 392-406.
4. Papageorgiou E. I. et al. Automated Sunflower Head Detection and Yield Estimation from High-Resolution UAV Imagery Using YOLOv11 for Precision Agriculture. Sustainability, 2026. Vol. 18, No. 2. P. 1026.
5. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016. P. 779-788.
6. Singh P. et al. A survey of deep learning-based object detection methods in crop counting. Computers and Electronics in Agriculture, 2024. Vol. 216. P. 108425.
Content type: Conference Abstract
Vyskytuje se v kolekcích:Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)



Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.