गहरे शिक्षण आधारित पत्तियों की छवियों का विभाजन और वर्गीकरण टमाटर के पौधे की बीमारी का पता लगाने के लिए

पौधे वैश्विक खाद्य आपूर्ति में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं। विभिन्न पौधों की बीमारियाँ उत्पादन में हानियाँ उत्पन्न कर सकती हैं, जिन्हें सतर्कता बनाए रखकर रोका जा सकता है। हालांकि, कृषि विशेषज्ञों और वनस्पतिशास्त्रियों द्वारा पौधों की बीमारियों की मैन्युअल निगरानी समय-समय पर, चुनौतीपूर्ण और त्रुटि-प्रवण होती है। बीमारी की गंभीरता के जोखिम को कम करने के लिए, मशीन दृष्टि प्रौद्योगिकी (अर्थात, कृत्रिम बुद्धिमत्ता) महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है। वैकल्पिक विधि में, बीमारी की गंभीरता को कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों और मनुष्यों के सहयोग के माध्यम से कम किया जा सकता है। ये विधियाँ मैन्युअल अवलोकन के नुकसान को भी समाप्त कर सकती हैं। इस काम में, हमने पौधों की पत्तियों की छवि डेटा का उपयोग करते हुए टमाटर के पौधे की बीमारी का पता लगाने के लिए एक गहरे शिक्षण आधारित प्रणाली का समाधान प्रस्तावित किया है। हमने एक आर्किटेक्चर का उपयोग किया जो हाल ही में विकसित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क पर आधारित है, जिसे 18,161 विभाजित और अविभाजित टमाटर की पत्तियों की छवियों पर प्रशिक्षित किया गया है - विभिन्न टमाटर की बीमारियों का पता लगाने और पहचानने के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए Inception Net मॉडल में। बीमारी से प्रभावित क्षेत्रों के पता लगाने और विभाजन के लिए, इस काम में दो अत्याधुनिक अर्थपूर्ण विभाजन मॉडल, अर्थात् U-Net और Modified U-Net, का उपयोग किया गया है। पौधे की पत्तियों के पिक्सेल बाइनरी होते हैं और मॉडल द्वारा रुचि का क्षेत्र (ROI) और पृष्ठभूमि के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। बाइनरी व्यवस्था (स्वस्थ और बीमार पत्तियाँ), छह-स्तरीय वर्गीकरण (स्वस्थ और अन्य बीमार पत्तियों के समूह), और दस-स्तरीय वर्गीकरण (स्वस्थ और अन्य प्रकार की बीमार पत्तियाँ) के मॉडल का भी परीक्षण किया गया है। Modified U-net विभाजन मॉडल साधारण U-net विभाजन मॉडल की तुलना में 98.66 प्रतिशत, 98.5 IoU स्कोर, और 98.73 प्रतिशत पर बेहतर प्रदर्शन करता है। InceptionNet1 बाइनरी वर्गीकरण समस्याओं के लिए 99.95% शुद्धता और छह विभाजित श्रेणी छवियों को वर्गीकृत करने के लिए 99.12% प्राप्त करता है; InceptionNet ने उच्च शुद्धता प्राप्त करने के लिए Modified U-net मॉडल को पीछे छोड़ दिया। पौधों की बीमारियों को वर्गीकृत करने के लिए हमारे प्रस्तावित विधि के प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि यह साहित्य में वर्तमान में उपलब्ध विधियों को पीछे छोड़ देती है।