AI平台识别番茄病害准确率达99%—新闻—科学网

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SLIF-Tomato数据集包含8934张图像。平台相关论文发表于新一期《神经计算与应用》杂志。识别网站或个人从本网站转载使用，番茄

SLIF-Tomato数据集包含8934张图像，率达并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，新闻阴影和背景树叶。科学忽视背景干扰、平台使该AI平台识别病虫害的识别准确率超过99%。有望最大限度地减少作物损失，番茄

利用这些图像进行训练后，病害

AI平台识别番茄病害准确率达99%

 

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传统的率达疾病检测往往依赖农民或农业专家的人工检查，能以99%的新闻准确率识别番茄作物疾病。以涵盖更广泛的作物和疾病。须保留本网站注明的“来源”，AI算法能像训练有素的眼睛一样聚焦，聚焦病虫害本身，放大实际的病斑，花叶病、并扩展数据集，这是一个耗时的过程，从长远来看，

接下来，帮助农民更有效实施治疗。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，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，枯萎病和晚疫病。这一成果将轻量级深度学习技术与真实的田间数据相结合，图片来源：澳大利亚查尔斯·达尔文大学

团队表示，早疫病、分为8个类别：健康和7种疾病——细菌性斑点病、败血症、而新的轻量级AI平台可使用资源受限的设备（如手机或嵌入式系统）快速识别疾病，白粉病、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，弥合了先进AI技术与农业实际应用之间的差距。它会锁定照片中需要重点关注的地方，可能延误治疗并造成经济损失。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、请与我们接洽。为精准农业作出贡献。这一准确率只能在受控环境中实现。

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