Вчені розробили нейронну мережу для точної діагностики хвороб рослин
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.
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.
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.
Також читайте: