Implementación de la identificación de enfermedades de las hojas de las plantas agrícolas utilizando
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El ámbito agrícola desempeña un papel vital en nuestra vida diaria. Por ello, es importante que se tomen medidas para detectar y mitigar cualquier enfermedad en las hojas de las plantas agrícolas. Las enfermedades de las hojas de las plantas son el principal problema o factor de pérdidas en los cultivos en el marco de la agricultura. En este sistema propuesto tenemos un enfoque de clasificación múltiple para eliminar las posibilidades de la enfermedad. Nos hemos acercado a YOLOv3 con el prensado y el aumento de datos para extraer la hoja como imágenes de entrada y extraído la hoja a t...
El ámbito agrícola desempeña un papel vital en nuestra vida diaria. Por ello, es importante que se tomen medidas para detectar y mitigar cualquier enfermedad en las hojas de las plantas agrícolas. Las enfermedades de las hojas de las plantas son el principal problema o factor de pérdidas en los cultivos en el marco de la agricultura. En este sistema propuesto tenemos un enfoque de clasificación múltiple para eliminar las posibilidades de la enfermedad. Nos hemos acercado a YOLOv3 con el prensado y el aumento de datos para extraer la hoja como imágenes de entrada y extraído la hoja a través del modelo basado en resnet50 y también el servidor de frascos para definir qué categoría de enfermedad de la hoja es. Entrenamos el conjunto de datos del pueblo de la planta. Los nombres de los conjuntos de datos utilizados principalmente son las imágenes de tomate, pimiento y patata del conjunto de datos del pueblo de las plantas. En nuestro sistema propuesto, la clasificación se realiza en múltiples etapas para eliminar las posibilidades en cada etapa, por lo que proporciona una mejor precisión durante las predicciones. Y también da una mejor precisión que los algoritmos existentes.
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