Автоматизоване розпізнавання хвороб яблук за зображеннями плодів із використанням методів машинного навчання

Abstract

У роботі представлено програмне рішення на основі штучного інтелекту, розроблене для автоматичного розпізнавання хвороб яблунь за зображеннями плодів. Основу системи становить модель машинного навчання, яка використовує методи комп’ютерного зору для класифікації візуальних ознак захворювань. Для навчання моделі було зібрано та анотовано великий набір зображень, що охоплює різні фази розвитку хвороб та варіації освітлення й фону. Це рішення ілюструє практичне використання сучасних технологій штучного інтелекту у задачах візуального аналізу даних та може бути адаптоване до інших типів об’єктів або категорій зображень. Представлені результати демонструють ефективність підходу та підкреслюють потенціал глибоких нейронних мереж у задачах автоматизованого розпізнавання хвороб рослин.

The paper presents an artificial intelligence-based software solution designed to automatically recognize apple tree diseases based on fruit images. The basis of the system is a machine learning model that uses computer vision techniques to classify visual signs of diseases. To train the model, a large set of images was collected and annotated, covering different phases of disease development and variations in lighting and background. This solution illustrates the practical use of modern artificial intelligence technologies in visual data analysis tasks and can be adapted to other types of objects or categories of images. The presented results demonstrate the effectiveness of the approach and highlight the potential of deep neural networks in automated plant disease recognition tasks.