Revolutionizing tomato pest management: Synergy of Deep Learning, IoT, and Precision Agriculture
Loading...
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Зростання світового попиту на сільськогосподарську продукцію, зокрема на томати, підкреслює необхідність ефективної боротьби зі шкідниками. Основні шкідники, такі як білокрилка, плодова мушка та Helicoverpa Armigera, становлять значну загрозу для посівів томатів. Це дослідження пропонує новий підхід шляхом інтеграції сучасних технологій, таких як глибинне навчання та Інтернет речей (IoT), щоб революціонізувати традиційні методи боротьби зі шкідниками. Використання портативного пристрою для підрахунку шкідників, оснащеного моделлю глибокого навчання YOLOv8 на Raspberry Pi 4B, у поєднанні з платформою Firebase IoT полегшує миттєве спостереження за феромонними пастками. Ця інтеграція дозволяє фермерам приймати обґрунтовані рішення та оптимізувати зусилля з боротьби зі шкідниками. Використовуючи синергію передових технологій, фермери можуть потенційно підвищити врожайність, змінюючи звичайні методи боротьби зі шкідниками. Цей цілісний підхід не тільки дає фермерам більше контролю, але й зменшує наслідки для навколишнього середовища, пов’язані зі звичайними методами боротьби зі шкідниками, підкреслюючи, як технологія може сприяти стійкості сільського господарства в умовах постійних проблем зі шкідниками.
The increasing worldwide demand for agricultural goods, particularly tomatoes, underscores the need for effective pest control. Key pests such as Whiteflies, Fruit Fly, and Helicoverpa Armigera pose significant threats to tomato crops. This research proposes a novel approach by integrating modern technologies such as deep learning and the Internet of Things (IoT) to revolutionize traditional pest management methods. Using a portable Pest Counting Device equipped with the YOLOv8 deep learning model on a Raspberry Pi 4B, coupled with the Firebase IoT platform, facilitates instant surveillance of pheromone traps. This integration enables farmers to make informed decisions and optimize pest control efforts. By leveraging the synergy of advanced technologies, farmers can potentially increase crop yields while reshaping conventional pest management techniques. This holistic approach not only gives farmers more control but also diminishes the environmental repercussions linked with conventional pest control methods, highlighting how technologycan advance sustainability in agriculture amid persistent pest issues.
The increasing worldwide demand for agricultural goods, particularly tomatoes, underscores the need for effective pest control. Key pests such as Whiteflies, Fruit Fly, and Helicoverpa Armigera pose significant threats to tomato crops. This research proposes a novel approach by integrating modern technologies such as deep learning and the Internet of Things (IoT) to revolutionize traditional pest management methods. Using a portable Pest Counting Device equipped with the YOLOv8 deep learning model on a Raspberry Pi 4B, coupled with the Firebase IoT platform, facilitates instant surveillance of pheromone traps. This integration enables farmers to make informed decisions and optimize pest control efforts. By leveraging the synergy of advanced technologies, farmers can potentially increase crop yields while reshaping conventional pest management techniques. This holistic approach not only gives farmers more control but also diminishes the environmental repercussions linked with conventional pest control methods, highlighting how technologycan advance sustainability in agriculture amid persistent pest issues.
Description
Citation
Revolutionizing tomato pest management: Synergy of Deep Learning, IoT, and Precision Agriculture / M. Zarboubi, A. Bellout, S. Chabaa, A. Dliou // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 11. — No 4. — P. 1167–1178.