KI-übersetzt

Automatische Erkennung von Pflanzenkrankheiten anhand von Bild- und Wetterdaten

Kombination von Merkmalen aus Blattbildern und meteorologischen Daten zur verbesserten Erkennung von Pflanzenkrankheiten

oder

Detaillierte Beschreibung

Ein Verfahren zur automatischen Erkennung von Pflanzenkrankheiten kombiniert Merkmale von Blattbildern – Farbe, Form und Textur – mit meteorologischen Daten wie Saisonabhängigkeit, Standort, Zeit und Umgebungsbedingungen. Bei der Bewertung anhand von drei Datensätzen zu Gurkenkrankheiten – Falscher Mehltau, Krautfäule und Anthraknose – erzielte das Verfahren eine Erkennungsgenauigkeit von 91,08 % und demonstrierte damit eine verbesserte Leistung durch integrierte Datenanalyse.

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Inhaltsbeschreibung

Projekt

Smart-AKIS

European Agricultural Knowledge and Innovation Systems (AKIS) towards innovation-driven research in Smart Farming Technology

Standort
Europe
Verfasser*innen
smart-AKIS
Zweck
Dissemination

Dateiformat
Dokument
Erstellt am
03. Jan. 2018
Originalsprache
English
Offizielle Projekt-Webseite
Smart-AKIS
Lizenz
CC BY