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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 1,250 - 1,257 (8page)
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The early detection of diseases is important in agriculture because diseases are major threats of reducing crop yield for farmers. The shape and color of plant leaf are changed differently according to the disease. So we can detect and estimate the disease by inspecting the visual feature in leaf. This study presents a vision-based leaf classification method for detecting the diseases of tomato crop. ResNet-50 model was used to extract the visual feature in leaf and classify the disease of tomato crop, since the model showed the higher accuracy than the other ResNet models with different depths. We propose a new ensemble approach using several DCNN classifiers that have the same structure but have been trained at different ranges in the DCNN layers. Experimental result achieved accuracy of 97.19% for PlantVillage dataset. It validates that the proposed method effectively classify the disease of tomato crop.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. ResNet 모델
3. DCNN 분류기와 앙상블 기법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
G. Xu, F. Zhang, S.G. Shah, Y. Ye, and H. Mao, “Use of Leaf Color Images to Identify Nitrogen and Potassium Deficient Tomatoes,” Pattern Recognition Letters, Vol. 32, No. 11, pp. 1584-1590, 2011.
S. Kaur, S. Pandey, and S. Goel, “Plant Disease Identification and Classification Through Leaf Images: A Survey,” Archives of Computational Methods in Engineering, Vol. 26, No. 2, pp. 507-530, 2019.
Z. Husin, A. Aziz, A. Shakaff, and R. Farook, “Feasibility Study on Plant Chili Disease Detection Using Image Processing Techniques,” Proceedings of the 3rd International Conference on Intelligent Systems Modeling and Simulation, pp. 291-296, 2012.
T. Youwen, L. Tianlai, and N. Yan, “The Recognition of Cucumber Disease Based on Image Processing and Support Vector Machine,” Proceedings of the Congress on Image and Signal Processing, pp. 262-267, 2008.
U. Mokhtar, N.E. Bendary, A.E. Hassenian, E. Emary, M.A. Mahmoud, H. Hefny, et al., “SVM-based Detection of Tomato Leaves Diseases,” Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 323, pp. 641-652, 2015.
S. Kaur, S. Pandey, and S. Goel, “Plant Disease Identification and Classification Through Leaf Images: A Survey,” Archives of Computational Methods in Engineering, Vol. 26, No. 2, pp. 507-530, 2019.
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T. Youwen, L. Tianlai, and N. Yan, “The Recognition of Cucumber Disease Based on Image Processing and Support Vector Machine,” Proceedings of the Congress on Image and Signal Processing, pp. 262-267, 2008.
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