Tradotto con IA
Riconoscimento automatico delle malattie delle colture tramite immagini e dati meteorologici
Combinazione delle caratteristiche delle immagini fogliari e dei dati meteorologici per un migliore riconoscimento delle malattie delle colture
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Descrizione dettagliata
Un metodo di riconoscimento automatico delle malattie delle colture combina le caratteristiche delle immagini fogliari — colore, forma e struttura — con dati meteorologici quali stagionalità, ubicazione, ora e condizioni ambientali. Valutato su tre set di dati relativi alle malattie del cetriolo (peronospora, ruggine e antracnosi), il metodo ha raggiunto un'accuratezza di riconoscimento del 91,08%, dimostrando un miglioramento delle prestazioni grazie all'analisi integrata dei dati.
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Informazioni sul contributo
- Progetto
Smart-AKIS
European Agricultural Knowledge and Innovation Systems (AKIS) towards innovation-driven research in Smart Farming Technology
- Posizione
- Europe
- Autori del contributo
- smart-AKIS
- Scopo
- Dissemination
- Tipo di file
- documento
- Pubblicato su
- 03 gen 2018
- Lingua d'origine
- English
- Sito web ufficiale del progetto
- Smart-AKIS
- Licenza
- CC BY
- Parole chiave
- Temi