У роботі розглянуто розробку мобільного застосунку на основі штучного інтелекту для розпізнавання хвороб дерев яблуні за зображенням. Визначено актуальність проблеми захворюваності яблуневих садів в Україні та обґрунтовано доцільність використання комп’ютерного зору для своєчасної діагностики. Побудовано модель машинного навчання, що здатна ідентифікувати типи хвороб із високою точністю. Для навчання використано анотовані зображення, доповнені методами аугментації. Модель оптимізовано для мобільних пристроїв за допомогою TensorFlow Lite. Запропонований підхід сприяє підвищенню ефективності догляду за садами та зниженню втрат урожаю.
This paper presents the development of a mobile application based on artificial intelligence for identifying apple tree diseases from images. The relevance of disease issues in apple orchards in Ukraine is highlighted, and the feasibility of using computer vision technologies for timely diagnostics is substantiated. A machine learning model capable of accurately identifying disease types has been built. The training was conducted using annotated images augmented by rotation, mirroring, and brightness adjustment methods. The model has been optimized for mobile devices using TensorFlow Lite. The proposed approach improves orchard monitoring efficiency and helps reduce crop losses.
