يتطلب مشروع كشف أمراض أوراق النبات باستخدام شبكات النمط العصبي الاصطناعي المعروفة باسم CNN (الشبكات العصبية التكرارية التصنيفية) تدريب نماذج عميقة لتعلم مجموعة واسعة من الأمثلة لأوراق النبات المصابة بأمراض مختلفة.
يتم ذلك عن طريق تغذية النماذج بالصور القابلة للتصنيف والتي تظهر أوراق النبات السليمة والمصابة، مما يمكن النموذج من تمييز الفروق الدقيقة بينهما بناءً على الأنماط والميزات المميزة لكل حالة مرضية.
يمكن استخدام هذا النهج في المجالات الزراعية لتحسين مراقبة صحة النباتات وتشخيص الأمراض بشكل مبكر، مما يسهم في زيادة الإنتاجية الزراعية وتقليل الخسائر المحتملة نتيجة للأمراض.
تتضمن الخطوات الرئيسية لتنفيذ هذا المشروع تجميع مجموعة كبيرة ومتنوعة من الصور لأوراق النبات المصابة بأمراض مختلفة، وتقسيم هذه الصور إلى مجموعات تدريب واختبار، وتدريب النماذج العميقة باستخدام الصور التدريبية للتعرف على أمراض الأوراق، ثم استخدام النماذج المدربة لتصنيف الصور الجديدة وتحديد ما إذا كانت الأوراق سليمة أم مصابة.
يتطلب هذا المشروع فهمًا عميقًا لتقنيات شبكات النمط العصبي الاصطناعي وتحليل الصور، بالإضافة إلى مهارات في تجميع وتنظيف البيانات وتطوير البرمجيات. يمكن استخدام لغات البرمجة مثل Python وأدوات تعلم الآلة مثل TensorFlow و Keras لتنفيذ المشروع بنجاح.
يمكنك العثور على الكود الخاص بالمشروع على الرابط التالي
| اسم المستقل | Moaz E. |
| عدد الإعجابات | 0 |
| عدد المشاهدات | 253 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |
