МЕТОДЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БОЛЕЗНЕЙ РАСТЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТРАНСФЕРНОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В статье решается задача прогнозирования и разработки информационной системы распознавания болезней томатов путем построения модели нейронной сети на основе архитектуры MobileNet V2 с применением трансферного обучения. Преимуществом использования предварительно обученной нейронной сети MobilenetV2, является низкая потребность в вычислительных ресурсах и то, что она идеально подходит для развертывания на мобильных устройствах и на компьютерах без графического процессора. В результате исследований было подтверждено, что по фотографиям больных листьев томатов можно отличать больные помидоры от здоровых, диагностировать и прогнозировать различные виды заболеваний, построена архитектура нейронной сети для диагностики заболеваний томатов. Разработана модель для прогнозирования девяти видов болезней томатов. Получены результаты идентификации болезней растения и прогноза с точностью до 92.6% и более.