Deep Learning-Based Computational Model for Disease Identification in Cocoa Pods (Theobroma cacao L.)

要約

カカオの実の病気を早期に特定することは、高品質のカカオの生産を保証するために重要な課題です。
機械学習、コンピューター ビジョン、深層学習などの人工知能技術の使用は、カカオの実の病気を特定して分類するのに役立つ有望なソリューションです。
この論文では、「モニリア」と「ブラックポッド」の病気に焦点を当て、カカオの実の病気の特定に適用される深層学習計算モデルの開発と評価を紹介します。
コンピューター ビジョンとディープ ラーニング技術を使用した植物の病気の特定に関連する科学論文に基づいて、最先端の計算モデルの徹底的なレビューが実行されました。
探索の結果、効率的かつ軽量な物体検出モデルである EfficientDet-Lite4 が選択されました。
健康なカカオの実と病気のカカオの実の両方の画像を含むデータセットを利用して、かなりの精度で病気の兆候を検出して特定するモデルをトレーニングしました。
モデルのトレーニングと評価が大幅に強化され、画像解析を通じて疾患を認識し分類できることが実証されました。
さらに、モデルの機能はユーザーフレンドリーなインターフェースを備えた Android ネイティブモバイルに統合され、若い農家や経験の浅い農家でもカカオポッドの健康状態を迅速かつ正確に特定できるようになりました。

要約(オリジナル)

The early identification of diseases in cocoa pods is an important task to guarantee the production of high-quality cocoa. The use of artificial intelligence techniques such as machine learning, computer vision and deep learning are promising solutions to help identify and classify diseases in cocoa pods. In this paper we introduce the development and evaluation of a deep learning computational model applied to the identification of diseases in cocoa pods, focusing on ‘monilia’ and ‘black pod’ diseases. An exhaustive review of state-of-the-art of computational models was carried out, based on scientific articles related to the identification of plant diseases using computer vision and deep learning techniques. As a result of the search, EfficientDet-Lite4, an efficient and lightweight model for object detection, was selected. A dataset, including images of both healthy and diseased cocoa pods, has been utilized to train the model to detect and pinpoint disease manifestations with considerable accuracy. Significant enhancements in the model training and evaluation demonstrate the capability of recognizing and classifying diseases through image analysis. Furthermore, the functionalities of the model were integrated into an Android native mobile with an user-friendly interface, allowing to younger or inexperienced farmers a fast and accuracy identification of health status of cocoa pods

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google