基于深度学习检测多作物的多种疾病
计算机视觉与模式识别
2025-07-04 v1 人工智能
新兴技术
摘要
印度作为主要农业经济体，面临着诸多挑战，包括由疾病、害虫和环境压力造成的显著作物损失。及早检测和准确识别不同作物中的疾病对于提高产量和确保粮食安全至关重要。本文提出了基于深度学习的解决方案，用于检测覆盖印度多样化农业景观的多作物多疾病。我们首先创建一个统一的数据集，包含17种不同作物和34种不同疾病的图像，从多个可获得的数据存储库中收集。提出的深度学习模型在该数据集上进行训练，相较于处理仅14种作物和26种不同疾病的现有方法，在准确率和覆盖的作物、疾病数量方面均表现优异。我们实现了显著的检测准确率，即99%，比仅处理14种作物和26种不同疾病的现有方法高出7个百分点。通过提高能够检测的作物和疾病类型数量，本文提出的解决方案旨在为印度农民提供更好的产品。
引用
@article{arxiv.2507.02517,
title = {Detecting Multiple Diseases in Multiple Crops Using Deep Learning},
author = {Vivek Yadav and Anugrah Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02517},
year = {2025}
}