Automatyczne wykrywanie czarnej rdzy w pszenicy przy użyciu CNN

Badania te wprowadzają bardzo dokładny model oparty na CNN (dokładność 999%) do wczesnego wykrywania czarnej rdzy w pszenicy przy użyciu analizy obrazu. Model został wytrenowany na zróżnicowanym specyficznym dla regionu zbiorze danych zapewniając solidną wydajność w różnych warunkach rolno-klimatycznych. Umożliwia wykrywanie choroby na wczesnym etapie zmniejszając straty plonów optymalizując stosowanie fungicydów i promując zrównoważone praktyki rolnicze. System jest lekki można go wdrożyć na smartfonach i integruje się z cyfrowymi ekosystemami rolniczymi umożliwiając rolnikom korzystanie z dostępnych narzędzi AI. Jego skalowalność i kompatybilność z platformami IoT i chmurowymi sprawiają że jest to ważny krok w kierunku rolnictwa precyzyjnego i krajowego bezpieczeństwa żywnościowego.