論文の概要: Advancing Cucumber Disease Detection in Agriculture through Machine Vision and Drone Technology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12350v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 22:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 15:14:47.191045
• Title: Advancing Cucumber Disease Detection in Agriculture through Machine Vision and Drone Technology
• Title（参考訳）: 機械ビジョンとドローン技術による農業におけるCucumber病検出の促進
• Authors: Syada Tasfia Rahman, Nishat Vasker, Amir Khabbab Ahammed, Mahamudul Hasan,
• Abstract要約: 本研究では, 機械ビジョンとドローン技術を用いて, 農業におけるキュウリ病の診断方法を提案する。 この研究のバックボーンは、本物のフィールド条件下で取得されたハイパースペクトルのデータセットである。 このモデルは8つのユニークなキュウリの病気を区別する上で、87.5%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study uses machine vision and drone technologies to propose a unique method for the diagnosis of cucumber disease in agriculture. The backbone of this research is a painstakingly curated dataset of hyperspectral photographs acquired under genuine field conditions. Unlike earlier datasets, this study included a wide variety of illness types, allowing for precise early-stage detection. The model achieves an excellent 87.5\% accuracy in distinguishing eight unique cucumber illnesses after considerable data augmentation. The incorporation of drone technology for high-resolution images improves disease evaluation. This development has enormous potential for improving crop management, lowering labor costs, and increasing agricultural productivity. This research, which automates disease detection, represents a significant step toward a more efficient and sustainable agricultural future.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 機械ビジョンとドローン技術を用いて, 農業におけるキュウリ病の診断方法を提案する。 この研究のバックボーンは、本物のフィールド条件下で取得されたハイパースペクトルのデータセットである。 以前のデータセットとは異なり、この研究は様々な病気タイプを含んでおり、正確な早期発見を可能にした。 このモデルは,有意なデータ拡張後の8種類のキュウリ病を識別する上で,優れた87.5\%の精度を実現している。 高解像度画像のためのドローン技術の導入により、疾患評価が改善される。 この開発は、作物管理の改善、労働コストの削減、農業生産性の向上に大きな可能性を秘めている。 病気検出を自動化するこの研究は、より効率的で持続可能な農業の未来に向けた重要なステップである。

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