Algoritmos de IA para classificação e previsão de doenças do tomateiro

Tr瘰 novos modelos de redes neurais convolucionais profundas s緌 discutidos para a classifica誽o de folhas de tomateiro. O desempenho dos conjuntos de dados aumentados e originais ?comparado utilizando modelos topo de gama, como AlexNet, GoogLeNet, VGG16, MobileNetV2, SqueezeNet, ResNet-18, ResNet-50 e ResNet-101 com aprendizagem por transfer瘽cia. As doen蓷s do tomateiro, nomeadamente o m璱dio, o m璱dio tardio, a mancha bacteriana, o bolor das folhas, o v甏us do mosaico, a mancha alvo, a mancha de Septoria, o v甏us do enrolamento amarelo das folhas e o mineiro das folhas, s緌 abordadas neste livro. A temperatura e a humidade relativa desempenham um papel importante nas condi踥es ambientais suscept癉eis de provocar doen蓷s nas plantas. A previs緌 destes par滵etros ?feita utilizando modelos como o ARIMA, o Prophet, o Long Short-Term Memory e o Bilinear Long Short-Term Memory com otimiza誽o Bayesiana.