دراسة في جامعة كربلاء تناقش تصنيف أمراض النبات على أساس الأوراق باستخدام التعلم العميق

ناقشت رسالة ماجستير في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات بجامعة كربلاء تصنيف أمراض النبات على أساس الأوراق باستخدام التعلم العميق.

هدفت الدراسة التي تقدمت بها الطالبة زهراء ياسين يونس، إلى تطوير نموذج فعال ودقيق لاكتشاف وتشخيص أمراض نباتات الطماطم والبطاطس باستخدام تقنيات Deep Learning and Machine Learning، مع مقارنة أداء النماذج المختلفة للوصول إلى أفضل نموذج من حيث الدقة والكفاءة.

توصلت الدراسة إلى تفوق نموذج Densenet121 على النماذج الأخرى من حيث الدقة، حيث حقق 98.20% لنبات البطاطس و95.44% لنبات الطماطم.
في الاقتراح الثاني، حيث تم استخدام Densenet121 لاستخراج الميزات وSVM للتصنيف، أظهر هذا النهج أداءً أعلى مع دقة بلغت 99.75% لنبات البطاطس و95.84% لنبات الطماطم.

أوصت الدراسة باستخدام: النموذج المدمج (Densenet121 مع SVM) للكشف عن أمراض النباتات نظرًا لدقته العالية وكفاءته.