論文の概要: Dates Fruit Disease Recognition using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10365v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 07:37:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 17:30:27.300975
- Title: Dates Fruit Disease Recognition using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた果実病の認識
- Authors: Ghassen Ben Brahim, Jaafar Alghazo, Ghazanfar Latif, Khalid Alnujaidi
- Abstract要約: 健康期, 病期, 栄養期, 寄生虫の感染状況など, 871枚の画像からなるデータセットを作成した。
最も高い平均精度は、L*a*b、統計、DWT特徴を組み合わせることで達成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many countries such as Saudi Arabia, Morocco and Tunisia are among the top
exporters and consumers of palm date fruits. Date fruit production plays a
major role in the economies of the date fruit exporting countries. Date fruits
are susceptible to disease just like any fruit and early detection and
intervention can end up saving the produce. However, with the vast farming
lands, it is nearly impossible for farmers to observe date trees on a frequent
basis for early disease detection. In addition, even with human observation the
process is prone to human error and increases the date fruit cost. With the
recent advances in computer vision, machine learning, drone technology, and
other technologies; an integrated solution can be proposed for the automatic
detection of date fruit disease. In this paper, a hybrid features based method
with the standard classifiers is proposed based on the extraction of L*a*b
color features, statistical features, and Discrete Wavelet Transform (DWT)
texture features for the early detection and classification of date fruit
disease. A dataset was developed for this work consisting of 871 images divided
into the following classes; Healthy date, Initial stage of disease,
Malnourished date, and Parasite infected. The extracted features were input to
common classifiers such as the Random Forest (RF), Multilayer Perceptron (MLP),
Na\"ive Bayes (NB), and Fuzzy Decision Trees (FDT). The highest average
accuracy was achieved when combining the L*a*b, Statistical, and DWT Features.
- Abstract（参考訳）: サウジアラビア、モロッコ、チュニジアなど多くの国がヤシの果実の輸出国であり、消費者である。
日付果実生産は日付果実輸出国の経済において重要な役割を担っている。
日付の果物はどんな果物と同じように病気に罹患し、早期発見と介入は農産物を救える。
しかし、広大な農地では、農夫が早期の病原性検出に頻繁に日付木を観察することはほぼ不可能である。
さらに、人間の観察によっても、プロセスはヒューマンエラーを起こしやすく、日付の果実コストを増加させる。
最近のコンピュータビジョン、機械学習、ドローン技術、その他の技術の進歩により、日付果実病の自動検出のための統合ソリューションが提案されている。
本稿では, 標準分類器を用いたハイブリッド特徴に基づく手法として, l*a*b色特徴, 統計的特徴, 離散ウェーブレット変換(dwt)テクスチャ特徴の抽出法を提案する。
この研究のためにデータセットが開発されたのは851の画像で、健康な日付、病気の初期段階、栄養不良、寄生虫が感染した。
抽出された特徴は、ランダムフォレスト(RF)、多層パーセプトロン(MLP)、Na\"ive Bayes(NB)、ファジィ決定木(FDT)などの共通分類器に入力された。
最も高い平均精度は、L*a*b、統計、DWT特徴を組み合わせることで達成された。
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