FloraVision

FloraVision: نظام ذكاء اصطناعي متقدم لتشخيص أمراض النباتات

FloraVision هو نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على التعلم العميق لتشخيص أمراض النباتات من الصور، مما يساعد المزارعين والباحثين على التدخل المبكر وحماية المحاصيل. تم تحسين أداء النموذج باستخدام ResNet50 المدرب مسبقًا على ImageNet، مما يمكّنه من تصنيف 28 فئة مختلفة من الأمراض النباتية بدقة، مما يعزز صحة القطاع الزراعي وإنتاجيته.

الإنجازات الرئيسية:

•تشخيص دقيق: يكتشف FloraVision أمراض النباتات عبر أنواع متعددة بدقة عالية.

•نموذج تعلّم عميق متقدم: يعتمد على ResNet50 لتحليل الصور واكتشاف الأمراض.

•تحسين جودة البيانات: يشمل تقنيات معالجة متقدمة مثل إزالة الصور المكررة والتالفة.

•تعزيز الأداء بالتعلم العميق: استخدمنا استخراج الميزات مع تجميد طبقات ResNet50، وإضافة رأس تصنيفي مخصص مدرّب باستخدام SGD مع العزم (Momentum).

•تحسينات البيانات: استخدمنا التدوير، الانعكاس، التكبير، السطوع والتباين لتحسين تنوع البيانات.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

•التعلم العميق: TensorFlow, Keras

•رؤية الحاسوب: CNNs, نقل التعلم (ResNet50)

•معالجة البيانات: Pandas, NumPy, OpenCV

•تحسينات البيانات: ImageDataGenerator (تدوير، انعكاس، تكبير، تعديل السطوع)

•تصور البيانات: Matplotlib, Seaborn, Plotly

•تقنيات تحسين الأداء: التوقف المبكر، جدولة معدل التعلم

أثر المشروع:

FloraVision يقدم حلاً ذكياً ومبتكراً لتعزيز الكشف المبكر عن أمراض النباتات، مما يساعد في تقليل خسائر المحاصيل وتحسين الإنتاجية الزراعية. يجسد هذا المشروع قوة الذكاء الاصطناعي في خدمة الزراعة، ويوضح مدى كفاءة التعلم العميق في حل المشكلات الحيوية التي تواجه القطاع الزراعي.