تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Convolutional Neural Networks...>الوصف

Convolutional Neural Networks in Detection of Plant Diseases

المصدر: مجلة ميسان للدراسات الأكاديمية
الناشر: جامعة ميسان - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: Abdulrahman, Shaymaa Adnan (Author)
المجلد/العدد: مج23, ع52
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 30 - 42
DOI: 10.54633/2333-023-052-003
ISSN: 1994-697X
رقم MD: 1530773
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
أمراض النبات | الآفات الزراعية | المبيدات الحشرية | الحماية الزراعية | الأمن الغذائي
كلمات المؤلف المفتاحية:
Image Processing | Image Classification | Disease Classification | Convolutional Neural Networks
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: Pests and illnesses that affect plants can drastically lower crop yields and quality, endangering consumers' health. Some plant diseases can be so bad that they totally ruin grain harvests. Therefore, there is a great need in the agricultural data sector for systems that can detect and diagnose plant illnesses automatically. Color features, vein features, Gray-Level Matrix techniques, and Fourier descriptors are few of the feature extraction-based image processing approaches used here. The results concluded here support the utilization of the features obtained from divided leaves instead of the entire leaf. Combining CNN with SVM and KNN was suggested in this study. It evaluated and collated the suggested method's accuracy with approaches from other studies after using 10-fold cross-validation to assess its accuracy.
ISSN: 1994-697X

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.