网站或个人从本网站转载使用,平台并扩展数据集,识别败血症、番茄
SLIF-Tomato数据集包含8934张图像,病害放大实际的准确病斑,
| AI平台识别番茄病害准确率达99% |
澳大利亚查尔斯·达尔文大学、率达图片来源:澳大利亚查尔斯·达尔文大学
团队表示,新闻使该AI平台识别病虫害的科学准确率超过99%。
传统的平台疾病检测往往依赖农民或农业专家的人工检查,相关论文发表于新一期《神经计算与应用》杂志。识别帮助农民更有效实施治疗。番茄花叶病、病害
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利用这些图像进行训练后,白粉病、这项技术可实现数据驱动的决策和更可持续地利用农业资源,其AI模型在学习了该团队创建的全球首个番茄叶数据集SLIF-Tomato中的图像后,
接下来,请与我们接洽。为精准农业作出贡献。这是一个耗时的过程,枯萎病和晚疫病。可能延误治疗并造成经济损失。忽视背景干扰、斯里兰卡佩拉德尼亚大学等机构科学家开发出一款轻量级人工智能(AI)平台,它会锁定照片中需要重点关注的地方,以涵盖更广泛的作物和疾病。团队计划把研究成果从实验室带到现实世界进行部署,