تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…

تتناول هذه الورقة البحثية التحدي الكبير الذي تفرضه أمراض النباتات على الأمن الغذائي العالمي واستدامة الزراعة، لا سيما في المناطق التي تفتقر إلى تقنيات التشخيص المتقدمة. وتقدم نظامًا مبتكرًا يعمل بالطاقة الشمسية ويعتمد على الروبوتات الذاتية، يستخدم تقنيات التعلم العميق وإنترنت الأشياء (IoT) للكشف عن أمراض النباتات في الوقت الحقيقي. يتميز النظام بوحدة تصوير عالية…

تقدم البحث إطار عمل تشخيص أمراض النباتات باستخدام التعلم العميق (PDD-DL)، الذي يستفيد من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتسهيل التشخيص الفوري لأمراض النباتات. الطرق التقليدية للتشخيص، المعتمدة على الفحص البشري والتقنيات المخبرية، بطيئة، عرضة للأخطاء، وغير مناسبة للتطبيقات الزراعية على نطاق واسع. بالمقابل، يظهر إطار عمل PDD-DL تحسنًا كبيرًا في دقة التشخيص، حيث يحقق دقة…

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…

تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للنباتات في النظم البيئية والتحديات التي تطرحها آفات النباتات والأمراض، خاصة من حيث اكتشافها المبكر. غالبًا ما تكون التشخيصات التقليدية في المختبر مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يؤدي إلى زيادة ضغط النباتات وتهديدات الأمن الغذائي. لمعالجة هذه القضايا، تقدم الدراسة نموذج شبكة عصبية تلافيفية هجينة جديدة (IX-CNN) مصممة لاكتشاف…