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Amravati，印度马哈拉施特拉邦摘要：植物疾病在农业中构成了重大威胁，导致农作物产量和经济损失降低。 早期，准确检测植物疾病将有助于通过及时干预来减轻这些影响。 该系统使用了感染各种疾病的植物图像的数据集，该数据集将使用高级算法（如卷积神经网络）进行预处理和分类。 本文提出了一种植物性疾病和系统，该植物和系统利用机器学习和图像处理技术来识别和预测植物的疾病[1]。 它将有助于良好的决策和正确输出的预测。 他们提出的系统可以识别叶子，蒸汽和水果的疾病和模式。 这项创新有可能在农业，食品中贡献重要的贡献，我们可以提高农业生产力并降低化学处理。 关键词：植物疾病预测，机器学习，图像处理计算机网络1。 简介：植物需要大量的劳动力，植物疾病的专家，需要更多的时间间隔。 因此，可以用于检测植物疾病的图像处理和机器学习模型。 我们描述了借助叶子的照片检测植物疾病的技术。 主要目的是了解培训数据并将其适合模型，这对农业领域的人们来说应该很有用。 这是人造人工智能的一部分，可以自动工作以完成任务。 需要更少的时间来预测深度学习方法。Amravati，印度马哈拉施特拉邦摘要：植物疾病在农业中构成了重大威胁，导致农作物产量和经济损失降低。早期，准确检测植物疾病将有助于通过及时干预来减轻这些影响。该系统使用了感染各种疾病的植物图像的数据集，该数据集将使用高级算法（如卷积神经网络）进行预处理和分类。本文提出了一种植物性疾病和系统，该植物和系统利用机器学习和图像处理技术来识别和预测植物的疾病[1]。它将有助于良好的决策和正确输出的预测。他们提出的系统可以识别叶子，蒸汽和水果的疾病和模式。这项创新有可能在农业，食品中贡献重要的贡献，我们可以提高农业生产力并降低化学处理。关键词：植物疾病预测，机器学习，图像处理计算机网络1。简介：植物需要大量的劳动力，植物疾病的专家，需要更多的时间间隔。因此，可以用于检测植物疾病的图像处理和机器学习模型。我们描述了借助叶子的照片检测植物疾病的技术。主要目的是了解培训数据并将其适合模型，这对农业领域的人们来说应该很有用。这是人造人工智能的一部分，可以自动工作以完成任务。需要更少的时间来预测深度学习方法。因此，它将帮助您更好地做出使用数据制定和预测正确的解决方案。为了获得最高的精度，我们在这项研究中检查了几个纹理参数和图像，以识别各种植物叶。分类基于叶子的颜色，叶子损伤的程度以及面积和纹理参数。鉴定植物性对于防止产量内的损失很重要[1]。因此，图像处理和机器学习可用于检测植物。在这个项目中，我们描述了借助叶片照片检测疾病的技术。一个称为图像处理的信号处理子集能够从图像中提取信息和特征。植物性疾病和害虫的检测是机器学习领域非常重要的研究。目前，该设备已用于农业，并在
使用机器学习的植物疾病预测系统
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