Detección temprana e identificación de enfermedades de la uva mediante redes neuronales convolucionales
Usuario Martes, 1 de Marzo de 2022 Artículos Científicos
Se desarrolló un modelo de red neuronal convolucional profunda (DCNN) para identificar y clasificar las enfermedades de la uva en función de las imágenes de hojas RGB. El modelo logró una precisión del 99,34 %. Estos resultados indican la capacidad de los modelos para identificar y clasificar con precisión las enfermedades en uvas.
- Más información en: link.springer.com
Noticias similares
-
Primer reporte de Pseudomonas syringae causante de tizón foliar bacteriano en trigo (Triticum aestivum) en Michigan
Se observaron plantas de trigo blando con lesiones foliares similares a las que causa el tizón...
-
Primer reporte de la perforación foliar del duraznero causada por Pseudomonas oryzihabitans en China
Se observaron árboles de durazno con el tejido foliar perforado, a manera de tiros de bala. El...
-
Primer reporte de Calonectria pseudopteridis causante de la mancha foliar en Coffea liberica en Malasia
Se observaron manchas foliares caracterizadas por lesiones necróticas con márgenes café oscuro y...


