تتناول هذه الورقة البحثية القضية الحرجة لأمراض النباتات التي تؤثر سلبًا على إنتاج المحاصيل والاستقرار الاقتصادي، لا سيما في القطاع الزراعي في الهند. يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا، يسمى YOLO-LeafNet، لاكتشاف الأمراض في صور الأوراق من أربعة أنواع من المحاصيل: العنب، والفلفل الحلو، والذرة، والبطاطس. باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على حوالي 8,850 صورة ورقة مأخوذة من…

تقدم البحث نظام تحليل أوراق الدقة مع المحولات البصرية (PLA-ViT)، الذي يستفيد من المحولات البصرية (ViTs) للكشف المبكر وتصنيف أمراض الأوراق، مما يعالج قيود الطرق التقليدية التي تتطلب مجموعات بيانات كبيرة وعرضة للتكيف الزائد. من خلال استخدام آليات الانتباه الذاتي، تعزز ViTs قدرة النموذج على التقاط المعلومات السياقية العالمية، مما يؤدي إلى تحسين الدقة في…

تتناول البحث القضية الحرجة لأمراض النباتات، التي تؤثر بشكل كبير على الإنتاجية الزراعية والجودة. الكشف المبكر ضروري للتخفيف من هذه الآثار، وتقدم التقدمات التكنولوجية حلولًا واعدة لأتمتة مراقبة الأمراض. يقدم هذه الدراسة نظامًا يستخدم تقنيات التعلم الانتقالي باستخدام YOLOv7 و YOLOv8، وهما نموذجين متقدمين للكشف عن الأجسام، لتحديد ومراقبة مختلف أمراض النباتات، بما في ذلك…

تناقش هذه القسم التحديات التي تواجه الزراعة الحديثة، وخاصة القضايا مثل ندرة المياه، وأمراض النباتات، و infestations الآفات، وكيف يمكن أن تساعد الزراعة الذكية المعتمدة على إنترنت الأشياء (IoT)، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي (AI)، في معالجة هذه المشكلات. يقدم البحث محور الزراعة الذكية المعتمد على AI-IoT المصمم لتعزيز اكتشاف وعلاج أمراض النباتات، متجاوزًا…