تشخیص آفات متداول مرکبات در شمال ایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

خان رمکی, مرتضی; عسکری اصلی ارده, عزت اله; کوزه گر, احسان اله; لونی, ریحانه

doi:10.52547/fsct.17.109.143

	تشخیص آفات متداول مرکبات در شمال ایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
مجله علوم و صنایع غذایی ایران
Article 12, Volume 17, Issue 109, 1399, Pages 143-152 PDF (761.76 K)
DOI: 10.52547/fsct.17.109.143
Authors
مرتضی خان رمکی¹; عزت اله عسکری اصلی ارده^* ²; احسان اله کوزه گر³; ریحانه لونی⁴
¹دانشجوی دکتری، گروه مهندسی بیوسیستم، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
²دانشیار گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
³استادیار گروه مهندسی کامپیوتر دانشکده فنی و مهندسی شرق گیلان دانشگاه گیلان، گیلان، ایران
⁴پژوهشگر پسادکتری، گروه مهندسی مکانیک بیوسیستم، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
Abstract
آفات و بیماری های گیاهی یک تهدید عمده برای امنیت غذایی بشر بشمار میآیند. در مزارع وسیع، تشخیص دقیق و به هنگام توسط انسان به دلیل زمان بر بودن و احتمال تشخیص اشتباه امکان پذیر نمی باشد. از اینرو برای تشخیص فوری، اتوماتیک ، مناسب و دقیق آفات کشاورزی، استفاده از پردازش تصویر و هوش مصنوعی از جمله یادگیری عمیق میتواند بسیار مفید باشد. در این تحقیق، مدل‌های شبکه عصبی پیچشی برای تشخیص و شناسایی سه نوع آفت مرکبات متداول در شمال ایران نظیر پروانه مینوز، فوماژین (قارچ دوده مرکبات) و بالشتک با استفاده از تصاویر برگ‌های آلوده، از طریق روش‌های یادگیری عمیق توسعه داده شده است. برای این منظورمعماری‌های رزنت‌50 و وی‌جی‌جی‌16 به عنوان شبکه عصبی پیچشی معروف با استفاده از روش انتقال یادگیری بر روی 1774 تصویر برگ آلوده مرکبات که در شرایط طبیعی و مزرعه‌ای فراهم گردید، آموزش داده شد. در مرحله آموزش، از روش افزونه‌سازی داده‌ها برای افزایش تعداد نمونه‌های آموزشی و بهبود تعمیم‌پذیری طبقه‌بند‌ها استفاده گردید. برای تجزیه و تحلیل تجربی از اعتبارسنجی ضربدری به منظور اندازه‌گیری دقت شبکه عصبی پیچشی استفاده شد. در این استراتژی، همه تصاویر بدون هیچگونه همپوشانی مجموعه داده‌های آموزش و امتحان، آزمایش شدند. بر اساس نتایج به دست آمده دقت مدل‌های رزنت‌50 و وی‌جی‌جی‌16 به ترتیب 05/96 و 34/89 درصد ارزیابی گردید.از اینرو مدل رزنت‌50، می تواند روش فوق را به یک سیستم مشاوره یا هشداردهنده اولیه بسیار مناسب تبدیل کند.
Keywords
آفات مرکبات; یادگیری عمیق; رزنت50; وی جی جی 16; شبکه عصبی پیچشی
References

Statistics Article View: 206 PDF Download: 161

Statistics

Number of Journals	45
Number of Issues	2,160
Number of Articles	24,577
Article View	20,179,174
PDF Download	16,184,133