Abstract-Modern fenotypning och upptäckt av växtsjukdomar ger lovande steg mot livsmedelstrygghet och hållbart jordbruk. I synnerhet, avbildning och datorseende baserad fenotypning erbjuder förmågan att studera kvantitativ växtfysiologi. Tvärtom kräver manuell tolkning oerhört mycket arbete, expertis inom växtsjukdomar, och kräver också alltför lång handläggningstid. I detta arbete presenterar vi en strategi som integrerar bildbehandling och maskininlärning för att möjliggöra diagnostisering av sjukdomar från bladbilder. Denna automatiserade metod klassificerar sjukdomar (eller frånvaro av sådana) på potatisplantor från en allmänt tillgänglig växtbildsdatabas kallad "Plant Village". Vår segmentering och användning av stöd vektor maskin visar sjukdom klassificering över 300 bilder med en noggrannhet av 95%. Det föreslagna tillvägagångssättet utgör således en väg mot automatiserad diagnos av växtsjukdomar i stor skala.
I REF, Islam m.fl. presenterade en strategi som integrerad bildbehandling och maskininlärning för att möjliggöra diagnos av sjukdomar från bladbilder.
Detection of potato diseases using image segmentation and multiclass support vector machine
{'venue': '2017 IEEE 30th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE)', 'journal': '2017 IEEE 30th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}