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J-GLOBAL ID:202102241728791869   整理番号:21A0214970

深層学習を用いたトマト植物におけるTuta absolutaの早期同定【JST・京大機械翻訳】

Early identification of Tuta absoluta in tomato plants using deep learning
著者 (8件):
資料名:
巻: 10  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5514A  ISSN: 2468-2276  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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農業部門は植物害虫と病気によって高度に挑戦されている。高い経済的利益を有するトマトのような高収量作物は,その健康が維持されるとき,小規模農家収入の収入を大いに増加させることができる。本研究は,トマト植物害虫Tuta absoluta devasationを初期トマト成長段階で解決するのを助けるための植物衛生能力およびシステムを強化するためのアプローチを紹介した。トマト葉ミナ害虫(Tuta absoluta)侵入を同定するための深層学習法を示した。畳込みニューラルネットワークアーキテクチャ(VGG16,VGG19,およびResNet50)を,健康および寄生トマト葉を含む圃場から捕獲したトマト画像データセットの訓練分類器に使用した。トマトキャノピーを正しいカテゴリーに分類する精度を考慮して各分類器の性能を評価した。実験結果は,VGG16がトマト植物葉を正しいカテゴリーに分類する際に91.9%の最高精度を達成することを示した。著者らのモデルは,初期トマト成長段階でのTuta absoluta害虫侵入の早期発見のための方法の確立に使用可能であり,従って,農家は収量損失を克服する。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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昆虫・ダニによる植物被害  ,  野菜 
タイトルに関連する用語 (5件):
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