Гибридное компьютерное зрение на основе нейронных сетей обнаружит вредителей и болезни на кофейных плантациях
Michael Chen
Senior Web DeveloperСельское хозяйство является важнейшей основой, поддерживающей многочисленные экономики, и долговечность кофейного бизнеса имеет первостепенное значение. Контроль и защита кофейных ферм от вредных вредителей, включая кофейного сверлильщика, мучнистых червецов, щитовок и минирующих молей, которые могут существенно повлиять на урожайность и качество урожая. Стандартные методы обнаружения болезней вредителей иногда требуют специальных знаний или тщательного анализа, что приводит к значительным затратам времени и усилий. Чтобы решить эту проблему, исследователи изучили использование компьютерного зрения и методов глубокого обучения для автоматизированного обнаружения болезней и вредителей растений. В этой статье представлена новая стратегия раннего обнаружения убийц урожая кофе с использованием нейронных сетей Hybrid Vision Graph (HV-GNN) на кофейных плантациях. Модель была обучена и проверена с использованием тщательно отобранного набора данных из 2850 маркированных изображений кофейных растений, которые включали различные заражения насекомыми. Конструкция HV-GNN позволяет модели распознавать отдельных вредителей на изображениях и фиксировать сложные связи между ними, что потенциально приводит к повышению точности обнаружения. HV-GNN умело обнаруживает вредителей, анализируя их визуальные характеристики и выявляя взаимосвязи между вредителями на изображениях. Экспериментальные результаты показывают, что HV-GNN достигает точности обнаружения 93,6625%, что превышает показатели ведущих моделей. Повышенная точность подчеркивает осуществимость практической реализации, позволяя осуществлять проактивную борьбу с вредителями для защиты кофейных ферм и повышения сельскохозяйственного производства.
Фото: Формирование графика с использованием собранных наборов данных изображений заболеваний.
Sarah Williams
February 13, 2025Proin iaculis purus consequat sem cure digni ssim donec porttitora entum suscipit rhoncus. Accusantium quam, ultricies eget id, aliquam eget nibh et. Maecen aliquam, risus at semper.
James Cooper
February 13, 2025Quisque ut nisi. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Suspendisse non nisl sit amet velit hendrerit rutrum. Ut leo. Ut a nisl id ante tempus hendrerit.
Rachel Adams
February 13, 2025Vivamus elementum semper nisi. Aenean vulputate eleifend tellus. Aenean leo ligula, porttitor eu, consequat vitae, eleifend ac, enim.