У нас вы можете посмотреть бесплатно Обнаружение болезней листьев сахарного тростника с помощью ИИ с помощью приложения Flask и машинн... или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Обнаружение болезней листьев сахарного тростника с помощью ИИ с помощью приложения Flask и машинного обучения от Видьи Махеш Худдар Ссылка для скачивания проекта: https://vtupulse.com/product/ai-drive... Сайт: https://vtupulse.com/ Введение: Сахарный тростник (Saccharum officinarum) — важная коммерческая культура, подверженная таким заболеваниям листьев, как красная гниль и красная ржавчина, что приводит к значительным потерям урожая. Традиционная диагностика медленная и подвержена ошибкам. В этом проекте используется ИИ, сочетающий глубокое обучение (DenseNet201) и машинное обучение (SVM), для автоматического обнаружения и классификации болезней листьев сахарного тростника по изображениям. Он также интегрирует действенные методы лечения со ссылками для покупки через простое веб-приложение. Методология обнаружения болезней листьев сахарного тростника 1. Сбор данных 2. Дополнение данных 3. Предварительная обработка 4. Извлечение признаков 5. Классификация 6. Обучение 7. Развертывание Обнаружение болезней листьев сахарного тростника – Результаты Отчет по классификации показывает общую точность, полноту и оценку F1 около 94%. Здоровые листья были классифицированы наиболее точно; некоторые совпадения между красной гнилью и красной ржавчиной наблюдались из-за сходства симптомов. По сравнению с базовыми моделями CNN (точность 78–91%), DenseNet201+SVM обеспечила более высокую генерализацию. Дополнение данных сыграло ключевую роль в производительности на небольших наборах данных. Веб-приложение позволяет фермерам использовать его в режиме реального времени, связывая диагностику с действиями. ******************************** Подпишитесь на нас: 1. Блог/сайт: https://www.vtupulse.com/ 2. Скачайте исходный код выпускного проекта: https://vtupulse.com/download-final-y... 3. Подпишитесь на нашу страницу в Facebook: / vtupulse 4. Подпишитесь на нас в Instagram: / vtupulse 5. Поставьте лайк, поделитесь, подпишитесь и не забудьте нажать на колокольчик, чтобы быть в курсе последних новостей.