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
-
Venezuela: Primer reporte de Pantoea ananatis y Pantoea stewartii asociadas con el tizón foliar del arroz
Se observó tizón foliar en arroz, con una incidencia del 30 al 40 por ciento, en Guárico,...
-
Pythium deliense causa mancha algodonosa en pepinos en Carolina del Sur, EE. UU.
Se muestrearon frutos de pepino para encurtir con síntomas y signos típicos de la mancha...
-
Detección y cuantificación del fitoplasma asociado a la falsa floración del arándano rojo
Se presenta un ensayo de amplificación isotérmica mediada por bucle (LAMP) para una detección...