Nâng cao khả năng phát hiện bệnh cây trồng bằng phương pháp tối ưu hoá tham số mô hình học sâu

Tóm tắt

Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp tối ưu hóa các mô hình học sâu được thiết kế để nhận diện các bệnh trên hình ảnh cây trồng, chẳng hạn như bệnh tungro, bệnh rầy nâu và bệnh héo. Bằng cách sử dụng Keras Tuner với kỹ thuật Random Search, chúng tôi tinh chỉnh các siêu tham số của Mạng nơ-ron tích chập (CNN) để cải thiện hiệu suất phân loại bệnh. Mô hình tối ưu hóa đạt được độ chính xác kiểm tra 97.92% và độ chính xác xác nhận 98.61%, cho thấy hiệu quả của mô hình. Những kết quả này nhấn mạnh tiềm năng của mô hình trong nông nghiệp thông minh, cung cấp một công cụ hữu ích cho việc phát hiện sớm các bệnh trên cây lúa.