Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phân loại bệnh phấn trắng và bệnh sương mai trên cây dưa chuột với mô hình ResNet kết hợp

Bài viết Phân loại bệnh phấn trắng và bệnh sương mai trên cây dưa chuột với mô hình ResNet kết hợp tập trung xây dựng một bộ dữ liệu của hai loại bệnh phổ biển trên cây dưa chuột là bệnh phấn trắng, bệnh sương mai và bình thường của cây dưa chuột trồng trong môi trường tự nhiên có nền nhiễu đa dạng, có nhiều nhiễu ánh sáng từ yếu đến mạnh và triệu chứng bệnh từ ít đến nhiều, từ đó đề xuất một mô hình kết hợp để đạt được một mô hình tốt nhằm ứng dụng cho thực tế trong sản xuất cây trồng này. | 62 Ngô Quang Ước Ngô Trí Dương Bùi Đăng Thảnh PHÂN LOẠI BỆNH PHẤN TRẮNG VÀ BỆNH SƯƠNG MAI TRÊN CÂY DƯA CHUỘT VỚI MÔ HÌNH RESNET KẾT HỢP CLASSIFICATION OF POWDERY MILDEW AND DOWNY MILDEW ON CUCUMBER BY COMBINING RESNET MODEL Ngô Quang Ước1 2 Ngô Trí Dương2 Bùi Đăng Thảnh1 1 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Học viện Nông nghiệp Việt Nam Tác giả liên hệ thanh.buidang@hust.edu.vn Nhận bài 08 12 2021 Chấp nhận đăng 24 3 2022 Tóm tắt - Dịch bệnh trên cây trồng ảnh hưởng lớn đến năng suất Abstract - Diseases on crops will greatly affect the yield and và chất lượng sản phẩm. Việc phát hiện bệnh kịp thời và chính quality of products. Timely and accurate detection of diseases will xác sẽ giúp sử dụng thuốc bảo vệ thực vật một cách khoa học và help to achieve scientific and rational use of pesticides improve hợp lý nâng cao năng suất cây trồng và bảo vệ môi trường. Tuy crop yields and protect the environment. However detecting the nhiên việc phát hiện bệnh trong môi trường thực tế gặp nhiều khó disease in the real environment is difficult due to background and khăn do nhiễu của nền và ánh sáng. Bài viết này nhóm tác giả đã light noise. In this article we used the combined ResNet 50 and sử dụng mô hình kết hợp ResNet 50 và ResNet 152 để phân loại ResNet 152 model to classify diseases on cucumber plants with bệnh trên cây dưa chuột với bộ dữ liệu nhiều nhiễu. Kết quả cho complex datasets similar to the real environment. The results show thấy mô hình đề xuất kết hợp ResNet 50 và ResNet 152 có độ that the proposed model combining ResNet 50 and ResNet 152 has chính xác là 98 cao hơn từ 0 83 đến 6 08 so với các mô hình an accuracy of 98 which is higher from 0.83 to 6.08 than khác được đề cập trong bài viết. Với kết quả đạt được mô hình sẽ other models mentioned in the article. With the achieved results được áp dụng cho hệ thống phân loại bệnh trên cây dưa chuột the model will be applied to the disease classification system on trong môi trường thực. cucumber plants in the real .