Detecção da doença de Hispa do arroz usando um modelo de aprendizagem profunda
Modelo CNN para detecção de níveis de severidade da doença de Hispa do Arroz
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
26,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
13 °P sammeln!
A agricultura é o elemento mais importante do globo, e as operações agrícolas em larga escala em todo o mundo a tornam mais suscetível a numerosas doenças. O arroz é uma das mais importantes plantas agrícolas cultivadas em enormes quantidades. Há uma variedade de doenças do arroz que têm impacto nas plantações de arroz de várias maneiras, e detectá-las e reconhecê-las é uma das tarefas mais difíceis. Foi iniciado um esforço para usar uma aprendizagem profunda para reconhecer a doença do hispa do arroz. A fim de realizar o trabalho experimental com um conjunto de dados em te...
A agricultura é o elemento mais importante do globo, e as operações agrícolas em larga escala em todo o mundo a tornam mais suscetível a numerosas doenças. O arroz é uma das mais importantes plantas agrícolas cultivadas em enormes quantidades. Há uma variedade de doenças do arroz que têm impacto nas plantações de arroz de várias maneiras, e detectá-las e reconhecê-las é uma das tarefas mais difíceis. Foi iniciado um esforço para usar uma aprendizagem profunda para reconhecer a doença do hispa do arroz. A fim de realizar o trabalho experimental com um conjunto de dados em tempo real de hispa de arroz e plantas saudáveis de arroz, foi utilizada uma abordagem de aprendizagem profunda baseada na CNN. A detecção da doença do hispa do arroz foi dividida em duas partes: a primeira foi uma classificação binária baseada em plantas saudáveis e doentes, e a segunda foi uma classificação múltipla baseada em cinco níveis de gravidade da doença. A arquitetura e o modelo sugeridos servem como um sistema de detecção de doenças do arroz (RDD) para a doença do hispa do arroz, ajudando os agricultores e cultivadores a reconhecer e detectar plantas orizícolas e a tomar medidas apropriadas e oportunas.
Andere Kunden interessierten sich für
