ABSTRACT Svampsjukdomar påverkar inte bara växternas och produkternas ekonomiska betydelse utan minskar också deras ekologiska betydelse. Mangoträdet, särskilt frukterna och bladen, påverkas i hög grad av svampsjukdomen Anthracnose. Huvudsyftet med detta dokument är att utveckla en lämplig och effektiv metod för diagnostisering av sjukdomen och dess symtom, och därmed espousing ett lämpligt system för en tidig och kostnadseffektiv lösning av detta problem. Under de senaste åren, på grund av deras högre prestanda förmåga när det gäller beräkning och noggrannhet, datorseende, och djupt lärande metoder har vunnit popularitet i diverse svampsjukdomar klassificering. Därför, för detta papper, ett flerlagers konvolutional neurala nätverk (MCNN) föreslås för klassificering av Mango blad infekterade av Anthracnose svampsjukdom. Detta dokument är validerat på en realtidsdatauppsättning fångas vid Shri Mata Vaishno Devi University, Katra, J&K, Indien består av 1070 bilder av Mango trädblad. Datasetet innehåller både friska och infekterade bladbilder. Resultaten visar att den föreslagna MCNN-modellen har en högre klassificeringsnoggrannhet jämfört med andra moderna metoder. INDEX TERMS Konvolutionella neurala nätverk, bildklassificering, växtpatologi, precision jordbruk.
-Singh, och Al. REF presenterade en multilager convolutional neural network (MCNN) baserad metod för att identifiera Anthracnose svampsjukdom påverkar Mango blad, systemet får genomsnittlig noggrannhet på 97.13%.
Multilayer Convolution Neural Network for the Classification of Mango Leaves Infected by Anthracnose Disease
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}