Modèles d'apprentissage profond pour la détection précoce des maladies dans les cultures légumières

Les cultures légumières sont extrêmement sensibles à un large éventail de maladies causées par des bactéries, des virus, des champignons et des stress environnementaux. La réduction des pertes de récolte, la garantie de la sécurité alimentaire et l'avancement de l'agriculture durable dépendent tous de l'identification précoce des maladies. Les techniques de diagnostic des maladies traditionnelles reposent principalement sur l'inspection manuelle par des experts, qui est laborieuse, chronophage et souvent imprécise dans des conditions de terrain. L'identification des maladies des plantes peut désormais être effectuée efficacement et automatiquement grâce aux récents développements en vision par ordinateur et en technologie d'apprentissage profond. L'article met en lumière les ensembles de données communs, les indicateurs de performance, les avantages, les inconvénients et les perspectives de recherche future. Les résultats montrent que les systèmes basés sur l'apprentissage profond peuvent améliorer les techniques d'agriculture de précision pour une production légumière durable et augmenter considérablement la précision de l'identification des maladies.