Detection of Apple Leaf Diseases using Faster R-CNN
Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi（2020）
摘要
Goruntu tanima tabanli otomatik hastalik algilama sistemleri, bitkilerde gorulen yaprak hastaliklarinin erken tespitinde onemli bir rol oynamaktadir. Bu calismada, Inception v2 mimarisi ile Daha Hizli Bolgesel Evrisimsel Sinir Agi (Faster R-CNN) kullanilarak bir elma yapragi hastaligi tespit sistemi onerilmistir. Hastaliklarin tespiti icin uygulamalar Turkiye’nin Yalova ilindeki elma bahcelerinde gerceklestirilmistir. Yaprak goruntuleri iki yil boyunca farkli elma bahcelerinden elde edilmistir. Yaptigimiz gozlemlerde Yalova'nin elma agaclarinda ozellikle kara leke hastaliginin oldugu tespit edilmistir. Calismada onerilen sistem bir goruntu icerisindeki cok fazla sayida bulunan yapraklari tespit etmekte, ardindan hastalikli ve saglikli olanlari basarili bir sekilde siniflandirmaktadir. Egitilen hastalik tespit sistemi ortalama %84.5 dogruluk elde etmistir.
更多查看译文
关键词
convolutional neural network (cnn),faster r-cnn,leaf disease detection,evrişimsel sinir ağı (esa),daha hızlı bölgesel-esa,yaprak hastalığı tespiti
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要