ДАҚЫЛДАРДЫҢ АУРУЛАРЫН ЖІКТЕУ ҮШІН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІН ҚОЛДАНУ

Авторы

  • Акмарал Касымова
  • Молдир Есенова L. N. Gumilyov Eurasian National University
  • Мирзоали Худойберганов
  • Айымхан Остаева
  • Макбал Байбулова

DOI:

https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.229

Аннотация

Применение алгоритмов глубокого обучения для классификации болезней растений является одним из перспективных направлений в агротехнологиях. Это связано с необходимостью быстрого и точного выявления болезней растений, что позволяет своевременно принять меры по их лечению и предотвратить их распространение. Один из них – повышение продуктивности и сохранение качества земель путем своевременного выявления болезней и вредителей в сельском хозяйстве и их ликвидации. Традиционные методы классификации в машинном обучении и алгоритмы в глубоком обучении были сравнены, чтобы подчеркнуть высокую точность идентификации вредителей и сельскохозяйственных культур. Были учтены преимущества и недостатки каждой рассматриваемой при обучении модели и в приложение включен алгоритм Inception v3. Они могут ежедневно следить за состоянием посевов с помощью новой технологии – приложений на гаджетах. Аэрофотоснимки, используемые научно-исследовательскими институтами и сельскохозяйственными зерновыми центрами, не показывают изменений в сельскохозяйственном зерне, т.е. болезней и вредителей. Поэтому предложенный в данной работе метод выявляет виды болезней и вредителей зерновых культур через мобильное приложение и предлагает способы борьбы с ними.

Загрузки

Опубликован

2023-12-30

Как цитировать

Касымова, А., Есенова, М., Худойберганов, М., Остаева, А., & Байбулова, М. (2023). ДАҚЫЛДАРДЫҢ АУРУЛАРЫН ЖІКТЕУ ҮШІН ТЕРЕҢ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІН ҚОЛДАНУ. Известия НАН РК. Серия физико-математическая, (4), 198–208. https://doi.org/10.32014/2023.2518-1726.229