Apr, 2023

胡萝卜病害检测应用程序：基于 CNN 的应用

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TL;DR研究提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的网络应用程序 Carrot Cure，可以识别有缺陷的胡萝卜，并提供适当的治疗方案，该卷积模型已经达到了 99.8% 的完美度，将有助于驾驶员区分胡萝卜疾病并提高他们的优势。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的西红柿病害检测与治疗建议的移动应用

    我们开发了一种全面的计算机系统，用于辅助采用传统农耕方式且无法很好获得农业专家帮助的农民处理农作物病害问题。我们的系统利用人工智能技术来识别和提供蔬菜病害的解决方法，并创建了一款手机应用程序，提供用户友好的界面，允许农民用本地语言查询蔬菜病害并获得适当的解决方案。该系统可被任何具备基本智能手机操作理解能力的农民使用，重点关注西红柿病害以惠及尼泊尔当地的农业社区。

    Aug, 2023

  • 深度学习中的马铃薯叶病分类：卷积神经网络方法

    该研究使用卷积神经网络（CNN）通过深度学习对马铃薯叶病进行分类。实验结果显示，该 CNN 模型在识别早疫病、晚疫病和健康叶片三种马铃薯叶病时具有高达 99.1% 的整体准确率，可在严重感染情况下准确识别不同类型的病变，为马铃薯病害的有效管理和自动化防治提供了潜力。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习的植物病害图像检测

    利用 54,306 张植物叶片图像数据，训练深度卷积神经网络以识别 14 种作物和 26 种疾病，并利用全球智能手机渗透率的提高和近期深度学习中的计算机视觉技术，实现智能手机辅助作物疾病诊断的可行性。

    Apr, 2016

  • 使用深度学习对使用无人机捕捉的图像中的健康和患病作物进行检测

    本研究提出了一种基于深度学习的方法，利用无人机捕获的图像实现高效的作物病害检测，该方法在丰富的植物物种和疾病数据库上训练，使用卷积神经网络作为主要预测模型，通过实现世界上第一款配备高分辨率相机的无人机进行实时监测，为提高农作物健康监测系统提供了一种高效可行的解决方案。

    May, 2023

  • 使用迁移学习进行基于图像的木薯病害检测

    本研究使用转移学习方法，基于坦桑尼亚采集的木薯病害图片数据集，训练出一种可以识别三种病害和两种农害（或非病害）的深度卷积神经网络，最佳模型的准确率达到了 98%-96% 不等，表明该方法可以进行现场图像识别，提供了一种快速、经济、易于实施的数字植物病害检测策略。

    Jun, 2017

  • 基于卷积神经网络的红外图像稻叶病害识别

    使用卷积神经网络实现了关于稻谷疾病的分类识别，正确率为 88.28%。

    Jul, 2022

  • 马铃薯病害检测的学习特征和框架分析

    通过使用区域卷积神经网络（RCNN）和基于注意力机制的网络，从叶片上的病斑或健康区域学习特征的方式，处理了训练数据分布与测试数据分布不一致所带来的分类器性能问题，测试集上的平均分类准确率约为 95％，在训练阶段未见过的数据集上平均得分为 84％。

    Aug, 2023

  • 一种用于检测苹果叶片疾病的卷积神经网络集成模型

    本文提出了一种基于深度学习的综合系统来诊断苹果植株的五种疾病，该模型采用 Xception、InceptionResNet 和 MobileNet 三种架构训练于公开数据集，能够实时监测大规模的苹果种植园并帮助农民有效管理其果树。

    Oct, 2022

  • 基于移动端深度学习模型的香蕉病害检测

    本研究旨在研发一种基于深度学习的手机应用程序，用于早期检测香蕉枯萎病和黑 SIGATOKA 病，该应用程序对于现实环境下的香蕉叶片的检测可达到 99％的准确率，显示出为小农户提高香蕉产量的潜力。

    Apr, 2020

  • 植物叶片病害的深度学习检测综述

    该研究论文通过深度学习模型系统综述了叶病害诊断领域的多种叶病害基于叶片的模型，包括 Vision Transformer (ViT)、Deep convolutional neural network (DCNN)、Convolutional neural network (CNN)、Residual Skip Network-based Super-Resolution for Leaf Disease Detection (RSNSR-LDD)、Disease Detection Network (DDN) 和 You only look once (YOLO) 等。研究表明，针对叶病害的深度学习模型被应用于多个公开数据集，研究使用了准确率、精确率、召回率等不同的性能指标来比较模型的表现。

    Aug, 2023