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本研究介绍了利用深度学习技术的椰子疾病预测系统的发展，以帮助农民识别和管理椰子树中的疾病。本研究的目的是增强早期疾病检测，提高诊断准确性并提供量身定制的营养建议以促进植物健康。系统集成了在患病椰子植物图像数据集上训练的卷积神经网络（CNN）模型，该模型通过用户友好的Web应用程序访问。农民可以上传树木的图像，然后由CNN模型对其进行处理以预测潜在的疾病。该系统还根据检测到的疾病提供肥料建议。结果表明在现实情况下，疾病鉴定和实际适用性的准确性很高。该系统的实施可以通过实现早期干预，减少农作物损失和优化资源使用来显着使农民受益。总而言之，椰子疾病预测系统展示了先进的机器学习和图像处理技术来转变农业实践的潜力，为椰子种植中的疾病管理提供了一种可及可及的工具。
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
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