A Benchmarking of Learning Strategies for Pest Detection and Identification on Tomato Plants for Autonomous Scouting Robots Using Internal Databases
المؤلفون المشاركون
Susperregi, L.
Gutierrez, Aitor
Ansuategi, Ander
Tubío, Carlos
Rankić, Ivan
Lenža, Libor
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Greenhouse crop production is growing throughout the world and early pest detection is of particular importance in terms of productivity and reduction of the use of pesticides.
Conventional eye observation methods are nonefficient for large crops.
Computer vision and recent advances in deep learning can play an important role in increasing the reliability and productivity.
This paper presents the development and comparison of two different approaches for vision based automated pest detection and identification, using learning strategies.
A solution that combines computer vision and machine learning is compared against a deep learning solution.
The main focus of our work is on the selection of the best approach based on pest detection and identification accuracy.
The inspection is focused on the most harmful pests on greenhouse tomato and pepper crops, Bemisia tabaci and Trialeurodes vaporariorum.
A dataset with a huge number of infected tomato plants images was created to generate and evaluate machine learning and deep learning models.
The results showed that the deep learning technique provides a better solution because (a) it achieves the disease detection and classification in one step, (b) gets better accuracy, (c) can distinguish better between Bemisia tabaci and Trialeurodes vaporariorum, and (d) allows balancing between speed and accuracy by choosing different models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gutierrez, Aitor& Ansuategi, Ander& Susperregi, L.& Tubío, Carlos& Rankić, Ivan& Lenža, Libor. 2019. A Benchmarking of Learning Strategies for Pest Detection and Identification on Tomato Plants for Autonomous Scouting Robots Using Internal Databases. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191267
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gutierrez, Aitor…[et al.]. A Benchmarking of Learning Strategies for Pest Detection and Identification on Tomato Plants for Autonomous Scouting Robots Using Internal Databases. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191267
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gutierrez, Aitor& Ansuategi, Ander& Susperregi, L.& Tubío, Carlos& Rankić, Ivan& Lenža, Libor. A Benchmarking of Learning Strategies for Pest Detection and Identification on Tomato Plants for Autonomous Scouting Robots Using Internal Databases. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191267
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191267
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