Група дослідників з Нанкінського лісового університету (Китай) розробила нову і відносно просту нейронну мережу під назвою MSUN, яка точно класифікує хвороби рослин у природних умовах. Дослідження було опубліковано в журналі Plant Phenomics. Про це пише AgrpExpert.md.
Вчені навчили MSUN класифікувати хвороби рослин у контрольованому середовищі лабораторії, і тепер вона може визначати хвороби рослин у складних польових умовах.
Використаний підхід учених долає недоліки попередніх розробок. Наприклад, зображення, зібрані в полі, є складними, оскільки мають кілька листків, нестандартні кути зйомки та можуть бути розмитими. MSUN зможе обробляти цю складну інформацію для точної класифікації захворювань.
Читайте також: Agrofresh і Strella впроваджують сенсорну технологію моніторингу стану яблук і груш по всьому ланцюжку поставок
Дослідження показало, що MSUN не заважає розбіжність, яка виникає, коли одна й та сама інформація збирається в контрольованому середовищі та в польових умовах.
Важливо зазначити, що група підтвердила точність класифікації хвороб MSUN за допомогою декількох складних наборів даних щодо хвороб рослин. При тестуванні даних з відомих баз даних (PlantDoc, Plant-Pathology, Corn-Leaf-Diseases і Tomato-Leaf-Diseases) MSUN перевершив поточний набір класифікаторів.
Група оптимістично оцінює перспективи MSUN, враховуючи її здатність обробляти складні набори даних. Вони впевнені, що вона зможе подолати невизначеність, притаманну сучасним класифікаторам хвороб, і що вона допоможе майбутнім дослідженням у галузі патології рослин, забезпечивши значне розуміння проблем розпізнавання хвороб.
