Zobrazeno 1 - 10
of 493
pro vyhledávání: '"Rice disease detection"'
Publikováno v:
Plant Methods, Vol 20, Iss 1, Pp 1-14 (2024)
Abstract This study explores the application of Artificial Intelligence (AI), specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), for detecting rice plant diseases using ARM Cortex-M microprocessors. Given the significant role of rice as a staple food
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/372dac8e263b43b1bcd6339e4cc7c2cd
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Li, Yuhai1 (AUTHOR), Chen, Xiaoyan1 (AUTHOR) chenxy@sicau.edu.cn, Yin, Lina1 (AUTHOR), Hu, Yue1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Agronomy. Sep2024, Vol. 14 Issue 9, p1879. 19p.
Advancements in rice disease detection through convolutional neural networks: A comprehensive review
Autor:
Burak Gülmez
Publikováno v:
Heliyon, Vol 10, Iss 12, Pp e33328- (2024)
This review paper addresses the critical need for advanced rice disease detection methods by integrating artificial intelligence, specifically convolutional neural networks (CNNs). Rice, being a staple food for a large part of the global population,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ff934da82b444103857a942bfa814c4d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Information Systems and Informatics, Vol 6, Iss 3, Pp 2099-2109 (2024)
The Oryza sativa (rice) plant is an important staple food source, especially in the Asian region. Rice production is often disrupted by diseases such as Brown Spot, Leaf Scald, Rice Blast, Rice Tungro, and Sheath Blight, which can reduce yield and cr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0b8bd24fe0e94513ae873c9c26c48b5e
Rice is the number one staple food in the country, as this serves as the primary livelihood for thousands of Filipino households. However, as the tradition continues, farmers are not familiar with the different types of rice leaf diseases that might
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.05528
Autor:
Hasan, Md. Mehedi1 mehedi@iu.ac.bd, Uddin, A. F. M. Shahab1 s.uddin@just.edu.bd, Akhond, Mostafijur Rahman1 mr.akhond@just.edu.bd, Uddin, Md. Jashim2 jashim.iu@gmail.com, Hossain, Md. Alamgir2 alamgir@khu.ac.kr, Hossain, Md. Alam1 alam@just.edu.bd
Publikováno v:
International Journal of Plant Biology. Dec2023, Vol. 14 Issue 4, p1190-1207. 18p.
Autor:
Md. Mehedi Hasan, A F M Shahab Uddin, Mostafijur Rahman Akhond, Md. Jashim Uddin, Md. Alamgir Hossain, Md. Alam Hossain
Publikováno v:
International Journal of Plant Biology, Vol 14, Iss 4, Pp 1190-1207 (2023)
Early rice disease detection is vital in preventing damage to agricultural product output and quantity in the agricultural field. Manual observations of rice diseases are tedious, costly, and time-consuming, especially when classifying disease patter
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a88b7eb4449f42df97c3bfe13567743d
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.