Identification of Tomato Disease Types and Detection of Infected Areas Based on Deep Convolutional Neural Networks and Object Detection Techniques
المؤلفون المشاركون
Sun, Minghe
Wang, Qimei
Qi, Feng
Qu, Jianhua
Xue, Jie
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study develops tomato disease detection methods based on deep convolutional neural networks and object detection models.
Two different models, Faster R-CNN and Mask R-CNN, are used in these methods, where Faster R-CNN is used to identify the types of tomato diseases and Mask R-CNN is used to detect and segment the locations and shapes of the infected areas.
To select the model that best fits the tomato disease detection task, four different deep convolutional neural networks are combined with the two object detection models.
Data are collected from the Internet and the dataset is divided into a training set, a validation set, and a test set used in the experiments.
The experimental results show that the proposed models can accurately and quickly identify the eleven tomato disease types and segment the locations and shapes of the infected areas.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Qimei& Qi, Feng& Sun, Minghe& Qu, Jianhua& Xue, Jie. 2019. Identification of Tomato Disease Types and Detection of Infected Areas Based on Deep Convolutional Neural Networks and Object Detection Techniques. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129654
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Qimei…[et al.]. Identification of Tomato Disease Types and Detection of Infected Areas Based on Deep Convolutional Neural Networks and Object Detection Techniques. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129654
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Qimei& Qi, Feng& Sun, Minghe& Qu, Jianhua& Xue, Jie. Identification of Tomato Disease Types and Detection of Infected Areas Based on Deep Convolutional Neural Networks and Object Detection Techniques. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129654
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129654
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر