One of the important and tedious task in agricultural practices is the detection of the disease on crops. It requires huge time as well as skilled labor. This paper proposes a smart and efficient technique for detection of crop disease which uses computer vision and machine learning techniques. The proposed system is able to detect 20 different diseases of 5 common plants with 93% accuracy.


翻译:农业实践中一项重要而乏味的任务就是在作物中发现这种疾病,这既需要大量的时间,也需要熟练的劳动力。本文提出了一种聪明而高效的作物疾病检测技术,使用计算机视觉和机器学习技术。 拟议的系统可以精确地检测5种常见植物中的20种不同的疾病,精确度达到93%。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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