Resumen

La tecnología tradicional de procesamiento digital de imágenes tiene sus limitaciones. Requiere el diseño manual de características, lo cual consume mano de obra y recursos materiales, e identifica los cultivos con un solo tipo, y los resultados son malos. Por lo tanto, encontrar un método eficiente y rápido de reconocimiento de imágenes de enfermedades en tiempo real es muy significativo. El aprendizaje profundo es un algoritmo de aprendizaje automático que puede aprender automáticamente características representativas para lograr mejores resultados en áreas de reconocimiento de imágenes. Por lo tanto, el propósito de este documento es utilizar métodos de aprendizaje profundo para identificar plagas y enfermedades de cultivos y encontrar métodos eficientes y rápidos de reconocimiento de imágenes de enfermedades en tiempo real. El aprendizaje profundo es una disciplina recientemente desarrollada en los últimos años. Su propósito es estudiar cómo obtener activamente una variedad de métodos de representación de características a partir de muestras de datos y depender de métodos basados en datos, aplicando una serie de transformaciones no lineales para finalmente recopilar los datos originales desde específicos hasta

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Procesamiento de imágenes tradicional; Digital; Aprendizaje profundo; Plagas de cultivos; Enfermedades; Reconocimiento
• Keywords:Traditional; Digital image processing; Deep learning; Crop pests; Diseases; Recognition