Дослідження методів діагностики захворювань рослин за допомогою глибокого навчання

Abstract

У статті досліджується використання згорткових нейронних мереж (CNN) у процесі діагностики та ідентифікації хвороб та шкідників рослин. Розглянуто різні методи діагностики хвороб рослин, особливості наборів даних, а також проблеми, що існують у даному напрямку досліджень. У статті обговорюється п'ятикрокова методологія для визначення хвороб рослин, включаючи збір даних, попередню обробку, сегментацію, виділення ознак та класифікацію. Досліджуються різні архітектури глибокого навчання, які дозволяють здійснювати швидку та ефективну діагностику хвороб рослин. Виокремлюються інноваційні тенденції та проблеми у даному напрямку, що потребують подальшого дослідження та уваги від наукової спільноти.The article explores the use of convolutional neural networks (CNNs) in the diagnosis and identification of plant diseases and pests. Various methods of plant disease diagnosis, features of datasets, and challenges in this research direction are considered. The article discusses a five-step methodology for determining plant diseases, including data collection, preprocessing, segmentation, feature extraction, and classification. Different deep learning architectures enabling fast and efficient plant disease diagnosis are investigated. Innovative trends and issues in this field requiring further research and attention from the scientific community are highlighted.