ДАҚЫЛДАРДЫҢ АУРУЛАРЫН ЖІКТЕУ ҮШІН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІН ҚОЛДАНУ - Касымова, Акмарал; Есенова, Молдир; Худойберганов, Мирзоали; Остаева, Айымхан; Байбулова, Макбал (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
Применение алгоритмов глубокого обучения для классификации болезней растений является одним из перспективных направлений в агротехнологиях. Это связано с необходимостью быстрого и точного выявления болезней растений, что позволяет своевременно принять меры по их лечению и предотвратить их распространение. Один из них – повышение продуктивности и сохранение качества земель путем своевременного выявления болезней и вредителей в сельском хозяйстве и их ликвидации. Традиционные методы классификации в машинном обучении и алгоритмы в глубоком обучении были сравнены, чтобы подчеркнуть высокую точность идентификации вредителей и сельскохозяйственных культур. Были учтены преимущества и недостатки каждой рассматриваемой при обучении модели и в приложение включен алгоритм Inception v3. Они могут ежедневно следить за состоянием посевов с помощью новой технологии – приложений на гаджетах. Аэрофотоснимки, используемые научно-исследовательскими институтами и сельскохозяйственными зерновыми центрами, не показывают изменений в сельскохозяйственном зерне, т.е. болезней и вредителей. Поэтому предложенный в данной работе метод выявляет виды болезней и вредителей зерновых культур через мобильное приложение и предлагает способы борьбы с ними.