XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System椰子树
分析机器学习的椰子数据集和...
Jhunjhunu，印度拉贾斯坦邦，摘要本文讨论了用于椰子植物监测的自动化疾病检测系统的发展，重点是多个机器学习技术的整合，实时检测能力，可伸缩性和适应性学习。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），可以自主获得与疾病症状相关的图像特性。选择适当的体系结构，例如Resnet，VGG-16或EfficityNet，促进了数据中复杂模式的捕获。该研究研究了使用高分辨率图像与深度学习方法结合使用的高分辨率图像来识别和评估椰子树健康的可行性。Resnet-50模型在检测和健康分类任务中的表现优于VGG-16体系结构，表明大多数受影响的椰子树具有Ganoderma感染和钾不足。提出的方法显示了泰国椰子树管理的潜力，从而可以更有效地使用工人，而在现场花费的时间更少。为了最大程度地提高模型性能，未来的研究应旨在增加数据集的数量和多样性，包括各种视觉属性。为了更好地对健康问题进行分类，未来的研究可能会使用多光谱摄像头。通过将监督，无监督和半监督的学习方法结合起来，可以根据椰子植物监测和更广泛的应用来量身定制该系统。关键字：椰子叶，Resnet，VGG-16和CNN。
分析机器学习的椰子数据集和...
Jhunjhunu，印度拉贾斯坦邦，摘要本文讨论了用于椰子植物监测的自动化疾病检测系统的发展，重点是多个机器学习技术的整合，实时检测能力，可伸缩性和适应性学习。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），可以自主获得与疾病症状相关的图像特性。选择适当的体系结构，例如Resnet，VGG-16或EfficityNet，促进了数据中复杂模式的捕获。该研究研究了使用高分辨率图像与深度学习方法结合使用的高分辨率图像来识别和评估椰子树健康的可行性。Resnet-50模型在检测和健康分类任务中的表现优于VGG-16体系结构，表明大多数受影响的椰子树具有Ganoderma感染和钾不足。提出的方法显示了泰国椰子树管理的潜力，从而可以更有效地使用工人，而在现场花费的时间更少。为了最大程度地提高模型性能，未来的研究应旨在增加数据集的数量和多样性，包括各种视觉属性。为了更好地对健康问题进行分类，未来的研究可能会使用多光谱摄像头。通过将监督，无监督和半监督的学习方法结合起来，可以根据椰子植物监测和更广泛的应用来量身定制该系统。关键字：椰子叶，Resnet，VGG-16和CNN。
世纪太平洋加大绿色举措投资
2022 年，CNPF 通过与 GCash 和 HOPE 合作，在棉兰老岛种植了 100 万棵椰子树。除了能够从大气中吸收碳外，这些树木还被捐赠给该地区的小椰子农，帮助提高农场的生产力并增加收入。此外，截至 2023 年底，该公司已扩大其环保工作，种植了 15 万棵红树林，在三投斯将军市培育了一片红树林，以保护生态。
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
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。
利用物联网的智能可可苗圃监控系统……
摘要 — 传统农业系统通常效率低下，消耗大量人力和水资源。在本项目中，设计了一种基于物联网平台的自动滴灌系统。该系统在马来西亚可可 (MCB) Bagan Datoh 的可可苗圃中实施。使用 IRT 进行自动滴灌的智能可可监测系统旨在通过适当的灌溉频率创造最佳土壤湿度条件，以促进植物健康生长。使用 Raspberry Pi 3 Model B，用户可以通过网络监测可可苗圃和灌溉机中的土壤湿度。因此，为了监测这种农业的环境，系统将收集土壤湿度信息。系统内置传感器检测到的任何可能损害可可苗圃的变化都将被记录下来，系统将提供土壤湿度信息，并可通过 ThinkSpeak.com 应用程序进行监测，以采取进一步行动。为了监测系统的效率，在 3 周内观察每株可可植物的高度（厘米）和每株可可植物的叶子数量。为了进行比较，本监测系统由 Raspberry Pi3 型号 B 控制，采用滴灌技术，记录为处理 1 (T1)，而已在霹雳州巴眼拿督 MCB 中应用的喷灌技术记录为处理 2 (T2)。观察到基于 T1 的椰子树高度百分比增加了 26.82%，而 T2 仅增加了 16.04%。基于 T1 的叶片百分比增量为 36.31%，而 T2 为 20.70%。