AgriNet: a New Classifying Convolutional Neural Network for Detecting Agricultural Products’ Diseases
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 10، شماره: 2
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 123
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-10-2_011
تاریخ نمایه سازی: 9 مهر 1401
چکیده مقاله:
An important sector that has a significant impact on the economies of countries is the agricultural sector. Researchers are trying to improve this sector by using the latest technologies. One of the problems facing farmers in the agricultural activities is plant diseases. If a plant problem is diagnosed soon, the farmer can treat the disease more effectively. This study introduces a new deep artificial neural network called AgriNet which is suitable for recognizing some types of agricultural diseases in a plant using images from the plant leaves. The proposed network makes use of the channel shuffling technique of ShuffleNet and the channel dependencies modeling technique of SENet. One of the factors influencing the effectiveness of the proposed network architecture is how to increase the flow of information in the channels after explicitly modelling interdependencies between channels. This is in fact, an important novelty of this research work. The dataset used in this study is PlantVillage, which contains ۱۴ types of plants in ۲۴ groups of healthy and diseased. Our experimental results show that the proposed method outperforms the other methods in this area. AgriNet leads to accuracy and loss of ۹۸% and ۷%, respectively on the experimental data. This method increases the recognition accuracy by about ۲% and reduces the loss by ۸% compared to the ShuffleNetV۲ method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
F. Salimian Najafabadi
Azadi Campus, Yazd University, Yazd, Iran.
M. T. Sadeghi
Department of Electrical Engineering, Yazd University, Yazd, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :