Modello ibrido di apprendimento profondo per il rilevamento della malattia della ruggine gialla del grano
Rilevamento dei livelli di gravità della ruggine gialla del grano utilizzando un modello di apprendimento profondo
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In molte regioni del mondo, la qualità del grano e le perdite di resa sono aumentate a causa delle malattie della ruggine del grano. L'identificazione della malattia della ruggine gialla insieme alla percentuale di tessuti danneggiati dalla malattia della ruggine in termini di livelli di gravità è molto importante e di solito si ottiene attraverso valutatori esperti o tecniche di computer vision. Con l'aiuto delle tecniche di computer vision, il costo e il tempo dovrebbero essere ridotti al minimo. Questo studio presenta un modello di classificazione per la ruggine gialla del grano con dive...
In molte regioni del mondo, la qualità del grano e le perdite di resa sono aumentate a causa delle malattie della ruggine del grano. L'identificazione della malattia della ruggine gialla insieme alla percentuale di tessuti danneggiati dalla malattia della ruggine in termini di livelli di gravità è molto importante e di solito si ottiene attraverso valutatori esperti o tecniche di computer vision. Con l'aiuto delle tecniche di computer vision, il costo e il tempo dovrebbero essere ridotti al minimo. Questo studio presenta un modello di classificazione per la ruggine gialla del grano con diversi livelli di gravità della malattia. È realizzato attraverso STARGAN e la rete neurale convoluzionale (CNN). Dopo aver condotto diversi esperimenti con parametri quali diverse epoche, dimensioni dei lotti, tasso di apprendimento e tasso di abbandono, questo studio raggiunge il 94,07% di precisione di classificazione per classificare la ruggine gialla del grano dalla pianta normale. Durante la misurazione della gravità, la CNN ha raggiunto il 94,3% di precisione di convalida della ruggine gialla del grano a livello di gravità elevata.
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