Mise en ¿uvre de l'identification des maladies foliaires des plantes agricoles en utilisant
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Le domaine agricole joue un rôle vital dans notre vie quotidienne. Pour cette raison, il est important que des mesures soient prises pour détecter et atténuer les maladies des feuilles des plantes agricoles. Les maladies des feuilles des plantes sont un problème majeur ou un facteur de perte de récolte dans le domaine agricole. Dans ce système proposé, nous avons une approche de classification multiple pour éliminer les possibilités de maladie. Nous avons abordé YOLOv3 avec le pressage et l'augmentation des données pour extraire les feuilles comme images d'entrée et extrait les feu...
Le domaine agricole joue un rôle vital dans notre vie quotidienne. Pour cette raison, il est important que des mesures soient prises pour détecter et atténuer les maladies des feuilles des plantes agricoles. Les maladies des feuilles des plantes sont un problème majeur ou un facteur de perte de récolte dans le domaine agricole. Dans ce système proposé, nous avons une approche de classification multiple pour éliminer les possibilités de maladie. Nous avons abordé YOLOv3 avec le pressage et l'augmentation des données pour extraire les feuilles comme images d'entrée et extrait les feuilles à travers le modèle basé sur Resnet50 et aussi le serveur Flask pour définir la catégorie de maladie des feuilles. Nous avons formé un ensemble de données sur les villages de plantes. Les images de tomates, de poivrons et de pommes de terre sont principalement utilisées dans ce jeu de données. Dans le système que nous proposons, la classification est effectuée en plusieurs étapes pour éliminer les possibilités à chaque étape, ce qui permet d'obtenir une meilleure précision lors des prédictions. Et donne également une meilleure précision que les algorithmes existants.
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