基于网络的小麦植物疾病的可持续检测和治疗推系统使用卷积神经网络.
Nergis Gulzar Abbasi1, Aiman Khan Nazir1, Sadia Ali1
1University Institute of Information Technology Pir Mehr Ali Shah Arid Agriculture University Rawalpindi Pakistan.
Food science & nutrition
|January 16, 2026
概括
这项研究开发了一个基于网络的系统,使用卷积神经网络 (CNN) 准确检测小麦病. 该工具可以识别黄色生和棕色生,为农民提供实际的作物保护解决方案.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物病理学 植物病理学
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 小麦生病,包括黄色生 (YR) 和棕色生 (BR),对全球粮食安全构成重大威胁,造成大量的产量损失.
- 这些真菌感染的早期和准确诊断对于有效的作物管理和最大限度地减少经济影响至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一个基于网络的系统,利用卷积神经网络 (CNN) 快速识别和分类小麦疾病,特别是YR和BR.
- 为农民提供一个可访问和用户友好的工具,以便及时诊断和管理疾病.
主要方法:
- 一个数据集的标记图像的健康的小麦植物,YR和BR被策划.
- 在这个数据集上训练了一个CNN模型,用于图像分类.
- 训练有素的CNN模型被集成到一个直观的Web应用程序中,包括疾病治疗的推模块.
主要成果:
- 在识别小麦疾病方面,CNN模型实现了96%的高分类准确度.
- 该网络系统成功地将疾病识别与治疗建议模块集成在一起.
- 易于使用的界面使该工具对农民来说非常实用.
结论:
- 开发的基于CNN的网络系统为小麦生疾病的早期检测和管理提供了可靠和高效的解决方案.
- 这项技术为农民提供了保护小麦作物的实用工具,有助于提高农业生产率和粮食安全.
- 该系统能够推治疗方法,这提高了它的实用性,不仅仅是诊断,支持全面的作物健康管理.
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