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本文着重于植物健康监测系统中使用的技术，该技术如今已在农业中采用以使农业变得容易，例如，图像处理方法用于植物性疾病检测。手动监测植物疾病是一项艰巨的任务。手动植物疾病监测系统需要额外的处理时间和植物性疾病知识。因此，需要一种识别快速，自动化和准确的植物疾病的方法。因此，由于它们是快速，自动化和准确的，因此使用图像处理技术来检测，处理和识别植物疾病。可视化是一种鉴定植物疾病的传统方式，但是它在检测与植物相关的疾病方面并不那么有效。因此，我们可以通过采用比某些较旧方法更值得信赖的图像处理技术给出了一个既快速又精确的选择。关键字 - CNN，图像处理，机器学习，植物性疾病，Tensorflow
使用机器学习的植物健康监测系统
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