Hemalatha S

As doen as e pragas das plantas s o factores importantes que determinam o rendimento e a qualidade das plantas. A identifica o de doen as e pragas das plantas pode ser efectuada atrav s do processamento digital de imagens. Nos ltimos anos, a aprendizagem profunda tem feito avan os no dom nio do processamento digital de imagens, muito superiores aos m todos tradicionais. A forma de utilizar a tecnologia de aprendizagem profunda para estudar a identifica o de doen as e pragas das plantas tornou-se uma quest o de investiga o de grande interesse para os investigadores. Este livro fornece uma defini o do problema de dete o de doen as e pragas das plantas e apresenta uma compara o com os m todos tradicionais de dete o de doen as e pragas das plantas. De acordo com a diferen a da estrutura da rede, este estudo descreve a investiga o sobre a dete o de doen as das plantas e pragas com base na aprendizagem profunda nos ltimos anos a partir de tr s aspectos da rede de classifica o, rede de dete o e rede de segmenta o, e as vantagens e desvantagens de cada m todo s o resumidas.

Le malattie e i parassiti delle piante sono fattori importanti che ne determinano la resa e la qualit . L'identificazione delle malattie e dei parassiti delle piante pu essere effettuata mediante l'elaborazione digitale delle immagini. Negli ultimi anni, il deep learning ha fatto passi da gigante nel campo dell'elaborazione delle immagini digitali, superando di gran lunga i metodi tradizionali. Come utilizzare la tecnologia del deep learning per studiare l'identificazione di malattie e parassiti delle piante diventato un tema di grande interesse per i ricercatori. Questo libro fornisce una definizione del problema del rilevamento delle malattie e dei parassiti delle piante e propone un confronto con i metodi tradizionali di rilevamento delle malattie e dei parassiti delle piante. In base alla differenza della struttura della rete, questo studio delinea la ricerca sul rilevamento delle malattie e dei parassiti delle piante basata sul deep learning negli ultimi anni sotto i tre aspetti della rete di classificazione, della rete di rilevamento e della rete di segmentazione, riassumendo i vantaggi e gli svantaggi di ciascun metodo.

Les maladies et les parasites des plantes sont des facteurs importants qui d terminent le rendement et la qualit des plantes. L'identification des maladies et des parasites des plantes peut tre effectu e au moyen du traitement num rique des images. Ces derni res ann es, l'apprentissage profond a fait des perc es dans le domaine du traitement des images num riques, d passant de loin les m thodes traditionnelles. La mani re d'utiliser la technologie de l'apprentissage profond pour tudier l'identification des maladies et des ravageurs des plantes est devenue une question de recherche qui pr occupe grandement les chercheurs. Ce livre fournit une d finition du probl me de la d tection des maladies et des parasites des plantes et propose une comparaison avec les m thodes traditionnelles de d tection des maladies et des parasites des plantes. En fonction de la diff rence de structure des r seaux, cette tude d crit la recherche sur la d tection des maladies et des parasites des plantes bas e sur l'apprentissage profond au cours des derni res ann es sous trois aspects: r seau de classification, r seau de d tection et r seau de segmentation, et les avantages et les inconv nients de chaque m thode sont r sum s.

Pflanzenkrankheiten und -sch dlinge sind wichtige Faktoren, die den Ertrag und die Qualit t der Pflanzen bestimmen. Die Identifizierung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen kann mit Hilfe der digitalen Bildverarbeitung erfolgen. In den letzten Jahren hat das Deep Learning im Bereich der digitalen Bildverarbeitung einen Durchbruch erzielt und ist den traditionellen Methoden weit berlegen. Der Einsatz von Deep-Learning-Technologien zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen ist f r Forscher zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Buch wird das Problem der Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen definiert und ein Vergleich mit herk mmlichen Methoden zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen angestellt. Entsprechend dem Unterschied der Netzwerkstruktur umrei t diese Studie die Forschung zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen auf der Grundlage von Deep Learning in den letzten Jahren unter den drei Aspekten des Klassifizierungsnetzwerks, des Erkennungsnetzwerks und des Segmentierungsnetzwerks, und die Vor- und Nachteile jeder Methode werden zusammengefasst.

Choroby i szkodniki roślin są ważnymi czynnikami determinującymi plon i jakośc roślin. Identyfikację chor b i szkodnik w roślin można przeprowadzic za pomocą cyfrowego przetwarzania obrazu. W ostatnich latach glębokie uczenie dokonalo przelomu w dziedzinie cyfrowego przetwarzania obrazu, znacznie przewyższając tradycyjne metody. Spos b wykorzystania technologii glębokiego uczenia się do badania chor b roślin i identyfikacji szkodnik w stal się kwestią badawczą budzącą duże zainteresowanie naukowc w. Niniejsza książka zawiera definicję problemu wykrywania chor b i szkodnik w roślin, a także przedstawia por wnanie z tradycyjnymi metodami wykrywania chor b i szkodnik w roślin. Zgodnie z r żnicą w strukturze sieci, niniejsze opracowanie przedstawia badania nad wykrywaniem chor b roślin i szkodnik w w oparciu o glębokie uczenie się w ostatnich latach z trzech aspekt w sieci klasyfikacji, sieci wykrywania i sieci segmentacji, a także podsumowuje zalety i wady każdej metody.

Plant diseases and pests are important factors determining the yield and quality of plants. Plant diseases and pests identification can be carried out by means of digital image processing. In recent years, deep learning has made breakthroughs in the field of digital image processing, far superior to traditional methods. How to use deep learning technology to study plant diseases and pests identification has become a research issue of great concern to researchers. This book provides a definition of plant diseases and pests detection problem, puts forward a comparison with traditional plant diseases and pests detection methods. According to the difference of network structure, this study outlines the research on plant diseases and pests detection based on deep learning in recent years from three aspects of classification network, detection network and segmentation network, and the advantages and disadvantages of each method are summarized.