論文の概要: AMaizeD: An End to End Pipeline for Automatic Maize Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03766v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 19:58:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 00:39:57.575221
• Title: AMaizeD: An End to End Pipeline for Automatic Maize Disease Detection
• Title（参考訳）: AMaizeD: 自動トウモロコシ病検出のためのエンド・トゥ・エンドパイプライン
• Authors: Anish Mall, Sanchit Kabra, Ankur Lhila and Pawan Ajmera
• Abstract要約: AMaizeDは、ドローンから得られたマルチスペクトル画像を用いて、トウモロコシの作物の病気を早期に検出する自動化フレームワークである。 提案するフレームワークは,コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を特徴抽出器とセグメンテーション技術に組み合わせて,トウモロコシの植物とその関連疾患を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research paper presents AMaizeD: An End to End Pipeline for Automatic Maize Disease Detection, an automated framework for early detection of diseases in maize crops using multispectral imagery obtained from drones. A custom hand-collected dataset focusing specifically on maize crops was meticulously gathered by expert researchers and agronomists. The dataset encompasses a diverse range of maize varieties, cultivation practices, and environmental conditions, capturing various stages of maize growth and disease progression. By leveraging multispectral imagery, the framework benefits from improved spectral resolution and increased sensitivity to subtle changes in plant health. The proposed framework employs a combination of convolutional neural networks (CNNs) as feature extractors and segmentation techniques to identify both the maize plants and their associated diseases. Experimental results demonstrate the effectiveness of the framework in detecting a range of maize diseases, including powdery mildew, anthracnose, and leaf blight. The framework achieves state-of-the-art performance on the custom hand-collected dataset and contributes to the field of automated disease detection in agriculture, offering a practical solution for early identification of diseases in maize crops advanced machine learning techniques and deep learning architectures.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,マルチスペクトル画像を用いたトウモロコシ作物の病害早期検出のための自動フレームワークである,トウモロコシ病検出用エンド・ツー・エンドパイプラインであるamaizedを提案する。 トウモロコシの収穫に特化した手作りのカスタムデータセットは、専門家や農学者によって慎重に収集された。 このデータセットは様々な種類のトウモロコシ品種、栽培慣行、環境条件を含み、トウモロコシの成長と病気の進行の様々な段階を捉えている。 マルチスペクトル画像を活用することで、スペクトル分解能が向上し、植物の健康状態の微妙な変化に対する感度が向上する。 提案するフレームワークは,コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を特徴抽出器とセグメンテーション技術に組み合わせて,トウモロコシの植物とその関連疾患を同定する。 実験により, 粉状ミドウ, アントラクトース, 葉緑化など, 各種のトウモロコシ病の検出に有効であることが示された。 このフレームワークは、カスタムハンドコンパイルデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成し、農業における自動疾患検出の分野に貢献し、トウモロコシ作物の病気を早期に識別するための実用的なソリューションを提供する。

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