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…

يخضع القطاع الزراعي لتحول كبير بسبب التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق، خاصة في مجال اكتشاف أمراض المحاصيل. تركز هذه الدراسة على محصول القطن، وهو مورد اقتصادي حيوي، مع التأكيد على أهمية التعرف المبكر والدقيق على الأمراض لتقليل الخسائر المحتملة في العائد. تم استخدام نماذج تعلم عميق متطورة، بما في ذلك VGG16 وDenseNet…

تقدم البحث نهج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) هجينة محسّنة للتنبؤ بأمراض محصول الأرز، بهدف تعزيز دقة الكشف ومعالجة التحديات مثل الكفاءة الحسابية والتعميم. تستخدم الدراسة خوارزمية تحسين الحيتان الهجينة وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات التكيفية (WOA_APSO) لتحسين استخراج الميزات واختيارها، مما يسهل الكشف المبكر والتشخيص لأمراض المحاصيل. تُظهر الطريقة المقترحة أداءً متفوقًا، حيث تحقق دقة تصل…