Deteção precoce de doenças em tomates - Ojoogun, Azeezat
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As doenças e pragas das plantas são um problema grave na agricultura. A deteção precisa e mais rápida de doenças e pragas nas plantas poderia ajudar no desenvolvimento de um método de tratamento precoce, reduzindo significativamente as perdas económicas. A este respeito, a introdução da classificação de imagens baseada na aprendizagem profunda deu origem a um número significativo de soluções. O principal objetivo desta investigação é detetar mais rapidamente as doenças das folhas do tomateiro através da adoção da aprendizagem profunda (AP), que pode ser utilizada de forma eficiente para a…mehr

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Produktbeschreibung
As doenças e pragas das plantas são um problema grave na agricultura. A deteção precisa e mais rápida de doenças e pragas nas plantas poderia ajudar no desenvolvimento de um método de tratamento precoce, reduzindo significativamente as perdas económicas. A este respeito, a introdução da classificação de imagens baseada na aprendizagem profunda deu origem a um número significativo de soluções. O principal objetivo desta investigação é detetar mais rapidamente as doenças das folhas do tomateiro através da adoção da aprendizagem profunda (AP), que pode ser utilizada de forma eficiente para a classificação de imagens utilizando várias arquitecturas de redes neuronais convolucionais (CNN), incluindo VGG-16, ResNet34 e EfficentNet0.Foram efectuadas algumas técnicas de pré-processamento dos dados antes de concluir a preparação dos mesmos. Foi detectado um desequilíbrio entre as classes no conjunto de dados, que foi corrigido utilizando técnicas de amostragem aleatória ponderada para evitar enviesamentos. A otimização do modelo foi efectuada para melhorar o desempenho do modelo.O resultado das previsões é incorporado numa GUI interactiva. A GUI permite mostrar a doença detectada. O utilizador pode simplesmente colocar a sua própria imagem para detetar a classe da doença.
Autorenporträt
Me apasiona la IA y me centro en proyectos que unen la tecnología con los retos del mundo real. He desarrollado un modelo de aprendizaje profundo para la detección precoz de enfermedades en tomateras, demostrando el potencial de la IA en la agricultura. Ahora estoy explorando el papel de la IA en la genética, con el objetivo de avanzar en la medicina personalizada y mejorar los resultados sanitarios.