Disease Detection using Region-Based Convolutional Neural Network and ResNet

V. Sushma Sri; V. Hima Sailu; U. Pradeepthi; P. Manogyna Sai; Dr. M. Kavitha

doi:10.56294/dm2023135

Artículos originales

Published: 2023-12-04

DOI: https://doi.org/10.56294/dm2023135

Detección de enfermedades mediante redes neuronales convolucionales basadas en regiones y ResNet

Resumen

En los últimos tiempos se han empleado diversas técnicas en la agricultura para abordar distintos aspectos. Estas técnicas abarcan estrategias para mejorar el rendimiento de los cultivos, identificar plagas ocultas y aplicar métodos eficaces de reducción de plagas, entre otras. En este estudio se presenta una novedosa estrategia centrada en la identificación de infecciones en hojas de plantas en campos agrícolas mediante el uso de drones. Mediante el empleo de cámaras en drones con alta resolución, tomamos imágenes precisas de las hojas de las plantas, asegurando una cobertura completa de toda la zona. Estas imágenes sirven como conjuntos de datos para algoritmos de aprendizaje profundo, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNN), Resnet, ReLu que permiten la detección temprana de infecciones. Los modelos de aprendizaje profundo aprovechan las imágenes capturadas para identificar y clasificar las infecciones en sus fases iniciales. El uso de la tecnología R-CNN y ResNet en el campo de la agricultura ha supuesto un gran cambio al detectar la enfermedad en una fase temprana del cultivo. De este modo, el agricultor puede tomar medidas preventivas contra las plagas en la fase inicial para evitar la pérdida de cosechas.

Keywords:

Resolución,

Drones,

Deep Learning,

ResNet,

Regional Convolutional Neural Network,

Cómo citar

Sushma Sri V, Hima Sailu V, Pradeepthi U, Manogyna Sai P, Kavitha DM. Detección de enfermedades mediante redes neuronales convolucionales basadas en regiones y ResNet. Data and Metadata [Internet]. 4 de diciembre de 2023 [citado 2 de julio de 2024];2:135. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/135

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