論文の概要: Artificial intelligence for detection and quantification of rust and leaf miner in coffee crop

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11241v1
• Date: Sat, 20 Mar 2021 20:52:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 10:45:56.347334
• Title: Artificial intelligence for detection and quantification of rust and leaf miner in coffee crop
• Title（参考訳）: コーヒー栽培におけるさび・葉の検知と定量化のための人工知能
• Authors: Alvaro Leandro Cavalcante Carneiro, Lucas Brito Silva, Marisa Silveira Almeida Renaud Faulin
• Abstract要約: コーヒーの葉に錆(Hemileia vastatrix)と葉の鉱夫(Leucoptera coffeella)を検出するアルゴリズムを作成します。 モデル推論のための高レベルインタフェースとして,モバイルアプリケーションを用いて病気の重症度を定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pest and disease control plays a key role in agriculture since the damage caused by these agents are responsible for a huge economic loss every year. Based on this assumption, we create an algorithm capable of detecting rust (Hemileia vastatrix) and leaf miner (Leucoptera coffeella) in coffee leaves (Coffea arabica) and quantify disease severity using a mobile application as a high-level interface for the model inferences. We used different convolutional neural network architectures to create the object detector, besides the OpenCV library, k-means, and three treatments: the RGB and value to quantification, and the AFSoft software, in addition to the analysis of variance, where we compare the three methods. The results show an average precision of 81,5% in the detection and that there was no significant statistical difference between treatments to quantify the severity of coffee leaves, proposing a computationally less costly method. The application, together with the trained model, can detect the pest and disease over different image conditions and infection stages and also estimate the disease infection stage.
• Abstract（参考訳）: 害虫と病害防除は、これらの薬剤による被害が毎年大きな経済損失の原因となるため、農業において重要な役割を担っている。 この仮定に基づいて、コーヒー葉(Coffea arabica)のラスト(Hemileia vastatrix)と葉のマイナ(Leucoptera coffeella)を検出し、モデル推論のための高レベルインターフェースとしてモバイルアプリケーションを用いて病気の重症度を定量化するアルゴリズムを作成する。 我々は、異なる畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、OpenCVライブラリ、k-means、RGBと定量化の値、AFSoftソフトウェアという3つの処理に加えて、分散の分析を行い、3つの方法を比較した。 その結果, 検出精度は81,5%であり, コーヒー葉の重症度を定量化するための処理には統計的に有意な差はなく, 計算コストの少ない方法を提案した。 このアプリケーションは、訓練されたモデルとともに、異なる画像条件や感染段階の害虫や病気を検出し、病気の感染ステージを推定することができる。

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