تسلط الأبحاث الضوء على الدور الحاسم للذرة كمحصول عالمي والتحديات التي تطرحها الأمراض النباتية، مما يستلزم طرق تشخيص فعالة. تعتبر طرق الفحص اليدوي التقليدية غير فعالة ومعرضة للأخطاء، مما يدفع لاستكشاف الحلول الآلية. أظهرت التقدمات الأخيرة في رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق، وخاصة من خلال الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViTs)، إمكانيات في تشخيص الأمراض…

تقدم هذه البحث إطارًا آليًا وقابلًا للتفسير للتعرف المبكر على أمراض أوراق الفاصوليا، وبالتحديد بقعة الأوراق الزاوية وصدأ الفاصوليا، باستخدام بنية محول الرؤية (ViT-B/16) التي تم تحسينها من خلال التعلم الانتقالي من ImageNet. تتناول الدراسة قيود طرق الفحص البصري التقليدية، التي تتطلب جهدًا كبيرًا وتكون ذات طابع شخصي، من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق التي…

تقدم البحث كاشف الصناديق المتعددة المعزز (EF-SSD)، وهو إطار عمل قائم على الذكاء الاصطناعي مصمم للكشف الدقيق والفعال عن أمراض أوراق البطاطس، التي تشكل مخاطر كبيرة على الأمن الغذائي. يستخدم EF-SSD هرم ميزات متعدد المقاييس مكون من 10 طبقات وآليات انتباه Squeeze-and-Excitation (SE) لتعزيز الكشف عن الآفات الصغيرة وغير المنتظمة والم occluded جزئيًا في الصور…