Växtsjukdomarna är orsaken till den stora produktionsminskningen och de ekonomiska förlusterna inom jordbruksindustrin i hela världen. Övervakning av grödors hälsostatus är av avgörande betydelse för att kontrollera spridningen av sjukdomar och genomföra en effektiv hantering. I detta dokument presenteras ett system för automatisk diagnos av vetesjukdomar som bygger på en svagt övervakad ram för djupt lärande, dvs. djup inlärning vid flera tillfällen, som leder till en integrering av identifiering för vetesjukdomar och lokalisering för sjukdomsområden med endast annotering på bildnivå för utbildning av bilder under vilda förhållanden. Dessutom samlas en ny bilddatauppsättning för vetesjuka, vetesjukdomsdatabasen 2017 (WDD2017), in för att verifiera effektiviteten i vårt system. Under två olika arkitekturer, d.v.s. VGG-FCN-VD16 och VGG-FCN-S, vårt system uppnår den genomsnittliga igenkänningsnoggrannheten på 97,95 respektive 95,12% över 5-faldig korsvalidering på WDD2017, som överstiger resultaten av 93,27% och 73,00% med två konventionella CNN-ramverk, dvs.. VGG-CNN-VD16 och VGG-CNN-S. Experimentella resultat visar att det föreslagna systemet överträffar konventionella CNN-arkitekturer om igenkänningsnoggrannhet under samma mängd parametrar, samtidigt som korrekt lokalisering för motsvarande sjukdomsområden upprätthålls. Dessutom har det föreslagna systemet packats in i en mobil app i realtid för att ge stöd för diagnostisering av jordbrukssjukdomar.
I REF, Lu et al. föreslog ett automatiskt diagnossystem på plats för vetesjukdomar som bygger på en svag övervakad ram för djupt lärande.
An In-field Automatic Wheat Disease Diagnosis System
{'venue': 'Computers and Electronics in Agriculture, 142PA (2017): 369-379', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}