Остання редакція: 2024-05-15
Анотація
Висвітлено теоретичні та практичні аспекти розробки інтелектуальної інформаційної технології для діагностування хвороб рослин за допомогою експертних систем та машинного навчання. Основна увага приділена використанню нейронних мереж для точного розпізнавання та класифікації хвороб рослин з подальшим наданням рекомендацій. Аналізується застосування машинного зору та глибинного навчання для
автоматизації процесу діагностування хвороб рослин, зокрема за допомогою обробки зображень рослин. Розробка спрямована на забезпечення ефективного вирішення проблеми діагностики хвороб рослин, що має соціальний та економічний потенціал.
APPLICATION OF NEURAL NETWORKS AND EXPERT SYSTEMS FOR AUTOMATION OF THE PROCESS DIAGNOSIS OF PLANT DISEASES
Abstracts:
The theoretical and practical aspects of the development of intelligent information technology for diagnosing plant diseases using expert systems and machine learning are highlighted. The main focus is on the use of neural networks for accurate recognition and classification of plant diseases, followed by recommendations. The application of machine vision and deep learning to automate the process of diagnosing plant diseases, in particular by means of plant image processing, is analyzed. The development is aimed at providing an ef ective solution to the problem of diagnosing plant diseases, which has social and economic potential.
Ключові слова
Посилання
1. Статистика втрат урожаю пшениці (2019), Офіційний сайт ООН [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://unstats.un.org.
2. Прогноз розвитку шкідників та хвороб сільськогосподарських культур в Одеській області на березень 2024 року [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://odesa.consumer.gov.ua/?p=1314.
3. Yara CheckIT [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.yara.ua/crop-nutrition/tools-and-services-landing-page/yara-checkit/.
4. CropDiagnosis [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.cropdiagnosis.com/portal/crops/en/home
5. Plantix [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://plantix.net/en/.
6. Хвороби рослин: види, лікування та профілактика. EOS Data Analytics [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://eos.com/uk/blog/hvoroby-roslyn/.
7. Колесницький, О. К. Нейромережеві моделі та технології обчислювального інтелекту. Нейрокомп’ютери. Частина І : навчальний посібник / О. К. Колесницький, В. І. Месюра. – Вінниця : ВНТУ, 2021. – 66 с.
8. Експертні системи. Частина 1. / Месюра, В. І., Яровий, А. А., Арсенюк, І. Р. – Вінниця: ВНТУ, 2006.– 114 с. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/9315.
9. YOLO and Faster R-CNN Object Detection in Architecture, Engineering and Construction(AEC): Applications, Challenges and Future Prospects. ResearchGate.[Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/376017186_YOLO_and_Faster_R-CNN_Object_Detection_in_Architecture_Engineering_and_Construction_AEC_Applications_Challenges_and_Future_Prospects.