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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 1,040 - 1,045 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.7.1040
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The classification of plant disease by images has been studied over past decades. In this paper, convolutional neural network models were applied to perform rose leaf disease diagnosis using simple leaves images of healthy and diseased rose leaves, through deep learning methodologies. Training of the models was performed with the use of an open database of 13,125 images, containing field and laboratory images with five different disease and healthy leaves. Based on experiments, the precision and recall are 98.7% and 97.4% and the F1-score is 0.98. The significantly high success rate makes the model a very effective advisory or early warning tool, and an approach that could be further expanded to support an rose leaf disease identification system to operate in real cultivation conditions.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs / Flower cultivation research
Omrani, E. / 2014 / Potential of radial basis function-based support vector regression for apple disease detection / Measurement 55:512~519
Singh, V. / 2017 / Detection of plant leaf diseases using image segmentation and soft computing techniques / Information processing in Agriculture 4(1):41~49
Pantazi, X. E. / 2019 / Automated leaf disease detection in different crop species through image features analysis and One Class Classifiers / Computers and electronics in agriculture 156:96~104
Krizhevsky, A. / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
Omrani, E. / 2014 / Potential of radial basis function-based support vector regression for apple disease detection / Measurement 55:512~519
Singh, V. / 2017 / Detection of plant leaf diseases using image segmentation and soft computing techniques / Information processing in Agriculture 4(1):41~49
Pantazi, X. E. / 2019 / Automated leaf disease detection in different crop species through image features analysis and One Class Classifiers / Computers and electronics in agriculture 156:96~104
Krizhevsky, A. / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems :1097~1105
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