Автоматизована ідентифікація захворювань рослин за цифровими зображеннями методами глибокого навчання

Анотація

У статті представлено дослідження процесу розробки системи ідентифікації захворювань рослин із використанням алгоритмів машинного навчання. Метою роботи є автоматизація процесу визначення захворювань рослин за їхніми зовнішніми ознаками. Основним завданням дослідження є створення інтелектуального програмного забезпечення, здатного швидко та точно оцінювати стан рослини на основі її фотографії. У межах роботи розглянуто та реалізовано основні етапи створення системи розпізнавання захворювань рослин за зображеннями. Проведено аналіз наявних програмних рішень для визначення стану рослин, встановлено їхні переваги та недоліки, а також сформовано вимоги до функціональних можливостей і якісних характеристик розроблюваної системи. Увагу приділено згортковим нейронним мережам, принципам їхньої роботи із зображеннями, методам виділення характерних ознак та особливостям різних архітектур нейронних мереж. Для експериментального дослідження було навчено декілька моделей на наборах даних PlantVillage та PlantWild і проведено порівняння отриманих результатів за точністю класифікації. Для розробленої системи обрано модель, яка продемонструвала найвищу частку правильних передбачень під час тестування. Для незалежної оцінки її ефективності використано набір даних PlantDoc. Програмну систему ідентифікації захворювань рослин реалізовано у вигляді мобільного застосунку, що дає змогу користувачеві визначати можливе захворювання рослини на основі її фотографії. Розроблена в межах дослідження система може використовуватися як зручний інструмент для оперативного визначення стану рослин та попереднього виявлення ознак захворювань. Її застосування може допомогти працівникам фермерських господарств своєчасніше реагувати на потенційні проблеми та ефективніше вживати заходів для збереження врожаю.