29,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
15 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Badania te wprowadzaj¿ bardzo dok¿adny model oparty na CNN (dok¿adno¿¿ 99,9%) do wczesnego wykrywania czarnej rdzy w pszenicy przy u¿yciu analizy obrazu. Model zostä wytrenowany na zró¿nicowanym, specyficznym dla regionu zbiorze danych, zapewniaj¿c solidn¿ wydajno¿¿ w ró¿nych warunkach rolno-klimatycznych. Umo¿liwia wykrywanie choroby na wczesnym etapie, zmniejszaj¿c straty plonów, optymalizuj¿c stosowanie fungicydów i promuj¿c zrównowäone praktyki rolnicze. System jest lekki, mo¿na go wdro¿y¿ na smartfonach i integruje si¿ z cyfrowymi ekosystemami rolniczymi, umo¿liwiaj¿c rolnikom korzystanie…mehr

Produktbeschreibung
Badania te wprowadzaj¿ bardzo dok¿adny model oparty na CNN (dok¿adno¿¿ 99,9%) do wczesnego wykrywania czarnej rdzy w pszenicy przy u¿yciu analizy obrazu. Model zostä wytrenowany na zró¿nicowanym, specyficznym dla regionu zbiorze danych, zapewniaj¿c solidn¿ wydajno¿¿ w ró¿nych warunkach rolno-klimatycznych. Umo¿liwia wykrywanie choroby na wczesnym etapie, zmniejszaj¿c straty plonów, optymalizuj¿c stosowanie fungicydów i promuj¿c zrównowäone praktyki rolnicze. System jest lekki, mo¿na go wdro¿y¿ na smartfonach i integruje si¿ z cyfrowymi ekosystemami rolniczymi, umo¿liwiaj¿c rolnikom korzystanie z dost¿pnych narz¿dzi AI. Jego skalowalno¿¿ i kompatybilno¿¿ z platformami IoT i chmurowymi sprawiaj¿, ¿e jest to wäny krok w kierunku rolnictwa precyzyjnego i krajowego bezpiecze¿stwa ¿ywno¿ciowego.
Autorenporträt
Rupsha Roy, estudiante de tercer curso de Agricultura en la Universidad de Adamas, se centra en la agricultura resistente al clima.Saptarshi Mondal, estudiante de tercer curso de B.Tech CSE (AIML) en la Universidad Adamas, ha publicado un artículo en Springer sobre IA para asistencia a discapacitados. Ambos colaboranDetección automatizada de la roya negra del trigo mediante CNN.