Визуальный осмотр листьев растений остается традиционным методом выявления болезней сельскохозяйственных и плодовых культур. Однако такой подход может быть весьма субъективным и зависит от квалификации агронома, сообщает сайт phys.org. 
 В журнале International Journal of Computational Vision and Robotics исследователи из Египта описывают новый подход к выявлению болезней листьев растений с использованием глубокого машинного обучения на мобильном устройстве. Тесты, проведенные учеными на основе стандартной базы данных изображений пораженных листьев, показали, что их система способна обеспечивать диагностическую точность до 98%. Процесс происходит быстро, а результаты выводятся на экран смартфона.  
Шахира А. Рашван и Марва К. Элтейр из Научно-исследовательского института информатики в Александрии предполагают, что для фермеров из отдаленных регионов, где наблюдается дефицит квалифицированных кадров по болезням растений, мобильное приложение станет настоящей «палочкой-выручалочкой». Производители смогут оперативно устанавливать заболевание и своевременно обрабатывать посевы.
В основе разработанной программы – технология машинного обучения. Искусственный интеллект облегчают запуск таких инструментов, как сверточные нейронные сети, которые позволяют быстро выполнять распознавание изображений и связанные с ними задачи. Таким образом, команда внедрила распознавание фотоизображений симптомов болезней на листьях.
Несмотря на высокую скорость и точность диагностики заболеваний, которые продемонстрировала команда, программу доработают. Дело в том, что иногда встречаются ошибки в распознавании из-за размытого фона и большого количества теней на изображениях. Ученые надеются, что смогут разработать этап предварительной обработки картинок, с помощью которого произойдет число неточностей при распознавании.
 Фото - pixabay.com

---