| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,489 |
| تعداد مقالات | 18,178 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,798,001 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 20,283,476 |
رویکردی متفاوت در تشخیص علایم خسارت تریپس روی برگ خیار به کمک بینایی ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی | ||
| نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
| مقاله 2، دوره 10، شماره 4، دی 1404، صفحه 27-39 | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2026.68067.1332 | ||
| نویسندگان | ||
| حسین اختری1؛ حسین نوید* 1؛ رقیه کریمزاده2؛ نیر اطمینانفر1 | ||
| 1گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز ، تبریز، ایران. | ||
| 2گروه گیاهپزشکی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| چکیده | ||
| خیار از جمله محصولات پرطرفداری است که نقش مهمی در سبد غذایی مردم دارد. به همین دلیل، تولید آن باید همگام با میزان تقاضای جامعه مدیریت شود. با این حال، فرایند تولید خیار با چالشهای متعددی همراه است. یکی از چالشهای مطرح در این حوزه، خسارات ناشی از انواع آفات و بیماریها میباشد. شناسایی سریع و دقیق آفات و بیماریها نقش مهمی در مدیریت بهینه و افزایش عملکرد محصول خواهد داشت. استفاده از فناوریهای پیشرفته بینایی ماشین و هوش مصنوعی میتواند جایگزین مؤثری برای تشخیص بیماریها توسط نیروی انسانی باشد. در این پژوهش، برخلاف بسیاری از تحقیقات پیشین که بر طبقهبندی بیماریها بر اساس تصاویر ثابت متمرکز بودند، رویکردی نوین مبتنی بر پردازش ویدئو بر اساس شبکههای عصبی کانولوشنی (CNNs) مورد بررسی قرار گرفته است. مجموعه تصاویر برگ خیار شامل برگهای سالم و برگهایی با علائم ناشی از آلودگی به تریپس، به عنوان یکی از آفات رایج این گیاه، بود. پس از اعمال چند تکنیک پیشپردازش بر روی تصاویر، از دو مدل مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشنیMovieNet و SlowFast برای آموزش و ارزیابی طبقهبندی برگ سالم و برگ آلوده استفاده گردید. پیشپردازش شامل تکنیکهای داده افزایی و نرمالسازی و چند فرآیند جهت تغذیه به مدلهای مذکور بود. علاوه براین، تقسیم بندی دادهها به زیرمجموعههای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش از دیگر عملیات مربوط به پیشپردازش دادهها بود. تنظیم فراپارامترها و بهینهسازی توابع مختلف از جمله کارهایی بود که در حین آموزش مدلها مورد مورد بررسی قرار گرفت. تحلیل نتایج در مراحل آموزش و ارزیابی نشان داد که مدل SlowFast عملکرد بسیار دقیقی در شناسایی و طبقهبندی علایم خسارت تریپس از برگهای سالم دارد. این مدل با دستیابی به دقت 27/99 درصد روی دادههای آزمایشی، توانست بهترین عملکرد را ارائه و در مقایسه با مدل MovieNet نتایج برتری از خود نشان دهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تریپس خیار؛ یادگیری عمیق؛ بینایی ماشین؛ کشاورزی هوشمند؛ هوش مصنوعی در کشاورزی | ||
|
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
| مراجع | ||
|
Akbar, J. U. M., Kamarulzaman, S. F., Muzahid, A. J. M., Rahman, M. A., & Uddin, M. (2024). A comprehensive review on deep learning assisted computer vision techniques for smart greenhouse agriculture. IEEE Access, 12, 4485-4522. https:/doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3349418 Bora, D. J., Gupta, A. K., & Khan, F. A. (2015). Comparing the performance of L* A* B* and HSV color spaces with respect to color image segmentation. arXiv preprint arXiv:1506.01472. https:/doi.org/10.48550/arXiv.1506.01472 Cloyd, R. A. (2009). Western flower thrips (Frankliniella occidentalis) management on ornamental crops grown in greenhouses: have we reached an impasse. Pest Technology, 3(1), 1-9. Deligeorgidis, P., Ipsilandis, C., Kaltsoudas, G., Giakalis, L., Petkou, D., & Deligeorgidis, N. (2006). The evaluation of damage caused by Frankliniella occidentalis (Pergande)(Thysanoptera: Thripidae) on cucumber grown in glass greenhouse. https:/doi.org/10.3923/je.2006.124.129 Escamilla-García, A., Soto-Zarazúa, G. M., Toledano-Ayala, M., Rivas-Araiza, E., & Gastélum-Barrios, A. (2020). Applications of artificial neural networks in greenhouse technology and overview for smart agriculture development. Applied Sciences, 10(11), 3835. https:/doi.org/10.3390/app10113835 Feichtenhofer, C., Fan, H., Malik, J., & He, K. (2019). Slowfast networks for video recognition. Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision, https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.03982 Gerland, P., Raftery, A. E., Ševčíková, H., Li, N., Gu, D., Spoorenberg, T., Alkema, L., Fosdick, B. K., Chunn, J., & Lalic, N. (2014). World population stabilization unlikely this century. science, 346(6206), 234-237. https:/doi.org/10.1126/science.1257469 Guo, Q., Jin, S., Li, M., Yang, Q., Xu, K., Ju, Y., Zhang, J., Xuan, J., Liu, J., & Su, Y. (2020). Application of deep learning in ecological resource research: Theories, methods, and challenges. Science China Earth Sciences, 63, 1457-1474. https:/doi.org/10.1007/s11430-019-9584-9 He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.03385 Hearst, M. A., Dumais, S. T., Osuna, E., Platt, J., & Scholkopf, B. (1998). Support vector machines. IEEE Intelligent Systems and their applications, 13(4), 18-28. https:/doi.org/10.1109/5254.708428 Hecht-Nielsen, R. (1992). Theory of the backpropagation neural network. In Neural networks for perception (pp. 65-93). Elsevier. https:/doi.org/10.1016/B978-0-12-741252-8.50010-8 Howard, A., Sandler, M., Chu, G., Chen, L.-C., Chen, B., Tan, M., Wang, W., Zhu, Y., Pang, R., & Vasudevan, V. (2019). Searching for mobilenetv3. Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision, https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.02244 Huang, Q., Xiong, Y., Rao, A., Wang, J., & Lin, D. (2020). Movienet: A holistic dataset for movie understanding. Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part IV 16, https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.10937 Hussain, N., Khan, M. A., Tariq, U., Kadry, S., Yar, M. A. E., Mostafa, A. M., Alnuaim, A. A., & Ahmad, S. (2022). Multiclass Cucumber Leaf Diseases Recognition Using Best Feature Selection. Computers, Materials & Continua, 70(2). https:/doi.org/10.32604/cmc.2022.019036 Kainat, J., Sajid Ullah, S., Alharithi, F. S., Alroobaea, R., Hussain, S., & Nazir, S. (2021). Blended Features Classification of Leaf‐Based Cucumber Disease Using Image Processing Techniques. Complexity, 2021(1), 9736179. https:/doi.org/10.1155/2021/9736179 Li, D., Wang, R., Xie, C., Liu, L., Zhang, J., Li, R., ... & Liu, W. (2020). A recognition method for rice plant diseases and pests video detection based on deep convolutional neural network. Sensors, 20(3), 578. https://doi.org/10.3390/s20030578 Li, J., Zhang, H., Wan, W., & Sun, J. (2020). Two-class 3D-CNN classifiers combination for video copy detection. Multimedia Tools and Applications, 79(7), 4749-4761. https:/doi.org/10.1007/s11042-018-6047-9 Li, K., Song, Y., Zhu, X., & Zhang, L. (2024). A severity estimation method for lightweight cucumber leaf disease based on DM-BiSeNet. Information Processing in Agriculture. https:/doi.org/10.1016/j.inpa.2024.03.003 Lin, K., Gong, L., Huang, Y., Liu, C., & Pan, J. (2019). Deep learning-based segmentation and quantification of cucumber powdery mildew using convolutional neural network. Frontiers in plant science, 10, 155. https:/doi.org/10.3389/fpls.2019.00155 Liu, J., & Wang, X. (2020). Tomato diseases and pests detection based on improved Yolo V3 convolutional neural network. Frontiers in plant science, 11, 898. https:/doi.org/10.3389/fpls.2020.00898 Liu, J., Wang, X., Chen, Q., Yan, P., & Liu, X. (2025). Deep learning method for cucumber disease detection in complex environments for new agricultural productivity. BMC Plant Biology, 25(1), 888. https://doi.org/10.1186/s12870-025-06841-y Loshchilov, I., & Hutter, F. (2017). Decoupled weight decay regularization. arXiv preprint arXiv:1711.05101. https:/doi.org/10.48550/arXiv.1711.05101 Louppe, G. (2014). Understanding random forests: From theory to practice Universite de Liege (Belgium)]. https:/doi.org/10.48550/arXiv.1407.7502 Ma, J., Du, K., Zheng, F., Zhang, L., Gong, Z., & Sun, Z. (2018). A recognition method for cucumber diseases using leaf symptom images based on deep convolutional neural network. Computers and electronics in agriculture, 154, 18-24. https:/doi.org/10.1016/j.compag.2018.08.048 Marques, M. J. M., Mingxin, L., Shiojiri, K. T., Hagiwara, T., Hirose, K., Shiojiri, K., & Umezu, S. (2024). Plant Doctor: A hybrid machine learning and image segmentation software to quantify plant damage in video footage. arXiv preprint arXiv:2407.02853. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.02853 Mia, M. J., Maria, S. K., Taki, S. S., & Biswas, A. A. (2021). Cucumber disease recognition using machine learning and transfer learning. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10(6), 3432-3443. https:/doi.org/10.11591/EEI.V10I6.3096 Nateq Golestan, M., Shafaghi, F., & Sheikhi Gorjan, A. (2021). Efficacy of several insecticides against western flower Thrips Frankliniella occidentalis by introducing its Two new effectiveness indices in greenhouse cucumber. Journal of Applied Research in Plant Protection, 10(4), 17-23. https:/doi.org/10.22034/arpp.2021.12905 O'shea, K., & Nash, R. (2015). An introduction to convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:1511.08458. https:/doi.org/10.48550/arXiv.1511.08458 Ozguven, M. M. (2020). Deep learning algorithms for automatic detection and classification of mildew disease in cucumber. Fresenius Environ Bull, 29(8), 7081-7087. Pandian, J. A., Kumar, V. D., Geman, O., Hnatiuc, M., Arif, M., & Kanchanadevi, K. (2022). Plant disease detection using deep convolutional neural network. Applied Sciences, 12(14), 6982. https://doi.org/10.3390/app12146982 Rahmawati, S., Devita, R., Zain, R. H., Rianti, E., Lubis, N., & Wanto, A. (2021). Prewitt and canny methods on inversion image edge detection: an evaluation. Journal of Physics: Conference Series, https://doi.org/10.1088/1742-6596/1933/1/012039 Ranganathan, G. (2021). A study to find facts behind preprocessing on deep learning algorithms. Journal of Innovative Image Processing, 3(1), 66-74. https:/doi.org/10.36548/jiip.2021.1.006 Rohlfs, C. (2025). Generalization in neural networks: A broad survey. Neurocomputing, 611, 128701. https:/doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128701 Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L.-C. (2018). Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.04381 Shipp, J., Wang, K., & Binns, M. (2000). Economic injury levels for western flower thrips (Thysanoptera: Thripidae) on greenhouse cucumber. Journal of economic entomology, 93(6), 1732-1740. https:/doi.org/10.1603/0022-0493-93.6.1732 Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556. https:/doi.org/10.48550/arXiv.1409.1556 Sun, Y., Cheng, H., Cheng, Q., Zhou, H., Li, M., Fan, Y., Shan, G., Damerow, L., Lammers, P. S., & Jones, S. B. (2017). A smart-vision algorithm for counting whiteflies and thrips on sticky traps using two-dimensional Fourier transform spectrum. Biosystems Engineering, 153, 82-88. https:/doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2016.11.001 Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., & Wojna, Z. (2016). Rethinking the inception architecture for computer vision. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, https://doi.org/10.48550/arXiv.1512.00567 Uoc, N., Duong, N., Son, L., & Thanh, B. (2022). A novel automatic detecting system for cucumber disease based on the convolution neural network algorithm. GMSARN Int. J, 16(3), 295-301. Yang, L., Huang, B., Mao, M., Yao, L., Niedermann, S., Hu, W., & Chen, Y. (2016). Sustainability assessment of greenhouse vegetable farming practices from environmental, economic, and socio-institutional perspectives in China. Environmental Science and Pollution Research, 23, 17287-17297. https://doi.org/10.1007/s11356-016-6937-1 Yang, X., Liu, M., Xu, J., Zhao, L., Wei, S., Li, W., Chen, M., Chen, M., & Li, M. (2018). Image segmentation and recognition algorithm of greenhouse whitefly and thrip adults for automatic monitoring device. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 34(1), 164-170. https://doi.org/10.11975/j.issn.1002-6819.2018.01.022 Yu, C., Gao, C., Wang, J., Yu, G., Shen, C., & Sang, N. (2021). Bisenet v2: Bilateral network with guided aggregation for real-time semantic segmentation. International journal of computer vision, 129, 3051-3068. https://doi.org/10.48550/arXiv.2004.02147 Zhang, J., Rao, Y., Man, C., Jiang, Z., & Li, S. (2021). Identification of cucumber leaf diseases using deep learning and small sample size for agricultural Internet of Things. International Journal of Distributed Sensor Networks, 17(4), 15501477211007407. https://doi.org/10.1177/15501477211007407 Zhang, S., Wu, X., You, Z., & Zhang, L. (2017). Leaf image based cucumber disease recognition using sparse representation classification. Computers and electronics in agriculture, 134, 135-141. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.01.014 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 64 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 11 |
||