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摘要 — 气候条件的变化和人口增加带来的消费增加，迫使农业领域发生变化。这种变化带来了一个问题，即如何在小范围内获得足够的天然产品。垂直农业选项成为供应链流程较短的可持续选项之一。此外，它有助于减少气候变化的影响并提高可持续性，因为它使用更少的水并避免诸如土壤干旱、土壤不育等问题。技术发展开始在农业领域迅速传播，并根据需要导致各种数字化转型。最近，智能农业的新概念通过高精度算法使农业更加高效和有效。最重要的农业应用是灌溉管理、病虫害防治、温室状况监测、土壤和水质监测、精准农业和奶牛管理。在本研究中，应用了机器学习方法，例如可以检测和识别植物疾病的 CNN 图像处理模型。在本研究中，提出了基于 AI 的生菜疾病检测系统。开发了一种 AI 模型来识别不同的生菜疾病。该模型是在 Tensorflow 上使用 ResNet50 和 ImageNet 构建的。还将各种过度拟合预防方法应用于模型以补偿有限的训练数据集，并讨论了研究结果。它将引导人们提高对使用各种机器学习技术和各种传统农业替代品以实现可持续发展的重要性和必要性的认识。
人工智能驱动的垂直农业管理系统
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