Phân loại bệnh phấn trắng và bệnh sương mai trên cây dưa chuột với mô hình ResNet kết hợp
Abstract
Dịch bệnh trên cây trồng ảnh hưởng lớn đến năng suất và chất lượng sản phẩm. Việc phát hiện bệnh kịp thời và chính xác sẽ giúp sử dụng thuốc bảo vệ thực vật một cách khoa học và hợp lý, nâng cao năng suất cây trồng và bảo vệ môi trường. Tuy nhiên, việc phát hiện bệnh trong môi trường thực tế gặp nhiều khó khăn do nhiễu của nền và ánh sáng. Bài viết này nhóm tác giả đã sử dụng mô hình kết hợp ResNet 50 và ResNet 152 để phân loại bệnh trên cây dưa chuột với bộ dữ liệu nhiều nhiễu. Kết quả cho thấy, mô hình đề xuất kết hợp ResNet 50 và ResNet 152 có độ chính xác là 98% cao hơn từ 0,83% đến 6,08% so với các mô hình khác được đề cập trong bài viết. Với kết quả đạt được mô hình sẽ được áp dụng cho hệ thống phân loại bệnh trên cây dưa chuột trong môi trường thực.
Moraref