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J-GLOBAL ID：202202233534263483   整理番号：22A0863148

作物における害虫と病害のリアルタイム診断のための深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning for Real-Time Diagnosis of Pest and Diseases on Crops

著者 (9件)： Gambhir Jinendra (Sanjay Ghodawat University, Kolhapur, India) ,  Patel Naveen (Sanjay Ghodawat University, Kolhapur, India) ,  Patil Shrinivas (Sanjay Ghodawat University, Kolhapur, India) ,  Takale Prathamesh (Sanjay Ghodawat University, Kolhapur, India) ,  Chougule Archana (Sanjay Ghodawat University, Kolhapur, India) ,  Prabhakar Chandra Shekhar (Bihar Agricultural University, Bhagalpur, Bihar, India) ,  Managanvi Kalmesh (Bihar Agricultural University, Bhagalpur, Bihar, India) ,  Raghavan A. Srinivasa (Bihar Agricultural University, Bhagalpur, Bihar, India) ,  Sohane R. K. (Bihar Agricultural University, Bhagalpur, Bihar, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 266  ページ： 189-197  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 農業は,国の労働力の半数以上への雇用を提供することにより,経済に大きく寄与するので,インドの主な滞在である。作物生産の間の農民が直面する主要な問題は,害虫と病害攻撃である。正しい時間における正しい技術的助言の欠如は,経済的損失につながる不適切な農場決定につながる。農業プロセスの間に直面する害虫と病気問題を同定し,農業専門家からの問題に対する解決策を得るために,農民にインタフェイスを提供する必要がある。著者らは,画像とWebインタフェイスをアップロードするためにAndroidアプリケーションの形でインタフェイスを開発し,それらの病気または害虫タイプを有するアップロード画像を表示した。アップロード画像を用いて,作物の害虫と病気の同定を助けるCNNモデルを訓練した。このシステムは現在,イネ,トウモロコシ,ヒヨコマメおよびレンズマメの4つの主要作物のために開発されている。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペシャリスト ,  農業 ,  農民 ,  労働力 ,  *害虫 ,  *農作物 ,  インド ,  ヒヨコマメ ,  レンズマメ ,  診断 ,  農場 ,  インタフェイス
準シソーラス用語： アップロード ,  作物生産 ,  *病害 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 農業 ,  害虫 ,  病気 ,  機械学習 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (3件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  作物栽培一般  (FC03010R) ,  害虫に対する農薬  (FB06020U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 作物 ,  害虫 ,  病害 ,  リアルタイム ,  診断 ,  深層学習