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La agricultura es el elemento más importante del planeta, y las operaciones agrícolas a gran escala en todo el mundo la hacen más susceptible a numerosas enfermedades. El arroz es una de las plantas agrícolas más importantes que se cultiva en enormes cantidades. Hay una gran variedad de enfermedades del arroz que afectan a las plantaciones de este cultivo de diversas maneras, y detectarlas y reconocerlas es una de las tareas más difíciles. Se ha iniciado un intento de utilizar el aprendizaje profundo para reconocer la enfermedad de la hispa del arroz. Para llevar a cabo el trabajo experimental con un conjunto de datos en tiempo real de la hispa del arroz y la planta de cultivo de arroz sana, se utilizó un enfoque de aprendizaje profundo basado en CNN. La detección de la enfermedad del hispa del arroz se dividió en dos partes: la primera fue una clasificación binaria basada en plantas sanas y enfermas, y la segunda fue una clasificación múltiple basada en cinco niveles de gravedad de la enfermedad. La arquitectura y el modelo sugeridos sirven como sistema de detección de la enfermedad del arroz (RDD) para la enfermedad de la hispa del arroz, ayudando a los agricultores y cultivadores a reconocer y detectar las plantas de cultivo de arroz y a tomar las medidas adecuadas y oportunas.