ИИ для точной диагностики болезней листьев томата
Болезни растений наносят значительный экономический ущерб. Ручная диагностика трудоемка и подвержена ошибкам, особенно при схожих симптомах разных заболеваний. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает решение для автоматического выявления болезней по фотографиям, но современные алгоритмы сталкиваются с проблемами: фоновые помехи (например, цвет почвы), изменчивость симптомов и сходство между разными болезнями.
Группа исследователей под руководством профессора Госюна Чжоу из Центрального Южного университета лесного хозяйства и технологий (Китай) разработала модель машинного обучения PLPNet для точного обнаружения пяти распространенных болезней листьев томата в реальном времени. Исследование опубликовано в журнале Plant Phenomics.
Подготовка данных и архитектура модели
Для обучения модели использовали 3 524 изображения из открытого набора данных "Plant Village" и 1 909 изображений из интернета. Все изображения были тщательно отобраны и размечены для идентификации каждого поражения на листьях.
Архитектура PLPNet объединяет три ключевых модуля:
- Перцептивная адаптивная свертка (PAC): извлекает наиболее характерные признаки каждого заболевания, адаптируя "фокус" сети.
- Механизм внимания с усилением локализации (LRAM): помогает обнаруживать болезни на краях листьев и фильтрует фоновые помехи.
- Сеть агрегации признаков близости (PFAN): реализует переключаемую атрокс-свертку и деконволюцию, позволяя модели изучать мельчайшие детали заболеваний.
Результаты
После обучения модель PLPNet достигла точности 94.5% при скорости обработки свыше 25 кадров в секунду, что делает её пригодной для использования в полевых условиях. Она превзошла другие современные модели для обнаружения болезней растений.
По словам профессора Чжоу, "PLPNet значительно повышает точность обнаружения, сохраняя стандартную скорость. Это исследование может помочь производителям своевременно и точно выявлять болезни листьев томата и принимать конкретные меры контроля, что даёт новый ориентир для глубокого обучения в обеспечении современного томатоводства".