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Il settore agricolo gioca un ruolo vitale nella nostra vita quotidiana. A causa di ciò, è importante chiarire che le misure sono prese per rilevare e mitigare le malattie delle piante agricole a foglia. Le malattie delle foglie delle piante sono il problema principale o il fattore di perdite sul raccolto nell'inquadramento agricolo. In questo sistema proposto abbiamo approccio più fasi di classificazione per eliminare le possibilità di malattia. Abbiamo approccio YOLOv3 con pressatura e aumento dei dati per l'estrazione della foglia come immagini di input ed estratto la foglia attraverso il…mehr

Produktbeschreibung
Il settore agricolo gioca un ruolo vitale nella nostra vita quotidiana. A causa di ciò, è importante chiarire che le misure sono prese per rilevare e mitigare le malattie delle piante agricole a foglia. Le malattie delle foglie delle piante sono il problema principale o il fattore di perdite sul raccolto nell'inquadramento agricolo. In questo sistema proposto abbiamo approccio più fasi di classificazione per eliminare le possibilità di malattia. Abbiamo approccio YOLOv3 con pressatura e aumento dei dati per l'estrazione della foglia come immagini di input ed estratto la foglia attraverso il modello basato su resnet50 e anche il server di fiasco per definire quale categoria di malattia della foglia è. Abbiamo addestrato il set di dati del villaggio di piante. Il nome del set di dati principalmente utilizzato è Pomodoro, Peperone e Patata, immagini dal set di dati del villaggio di piante. Nel nostro sistema proposto, la classificazione viene eseguita in più fasi per eliminare le possibilità in ogni fase, fornendo così una migliore precisione durante le previsioni. E dà anche una migliore precisione rispetto agli algoritmi esistenti.
Autorenporträt
O Dr. Anilkumar Suthar é Guia e Director do L J Instituto de Engenharia e Tecnologia. Prarthana Patel é uma estudante de pós-graduação em Electrónica e Comunicação (Engenharia de Sistemas de Comunicação) no Instituto de Engenharia e Tecnologia L J.