Resumen

La identificación de enfermedades en plantas es la premisa para prevenir eficiente y precisamente enfermedades en plantas en un entorno complejo. Con el rápido desarrollo de la agricultura inteligente, la identificación de enfermedades en plantas se vuelve digitalizada y basada en datos, lo que permite un soporte avanzado para la toma de decisiones, análisis inteligente y planificación. Este documento propone un modelo matemático de detección y reconocimiento de enfermedades en plantas basado en aprendizaje profundo, que mejora la precisión, generalidad y eficiencia de entrenamiento. En primer lugar, se utiliza la red de propuesta de región (RPN) para reconocer y localizar las hojas en entornos complejos. Luego, las imágenes segmentadas basadas en los resultados del algoritmo RPN contienen la característica de los síntomas a través del algoritmo ChanVese (CV). Finalmente, las hojas segmentadas se introducen en el modelo de transferencia de aprendizaje y se entrenan con el conjunto de datos de hojas enfermas en un fondo simple. Además, el modelo se exam

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Identificación; Enfermedad de las plantas; Prevención; Agricultura inteligente; Aprendizaje profundo; Reconocimiento
• Keywords:Identification; Plant disease; Prevention; Smart farming; Deep learning; Recognition