A LINE Bot System to diagnose rice diseases from actual paddy field images was developed and presented in this paper. It was easy-to-use and automatic system designed to help rice farmers improve the rice yield and quality. The targeted images were taken from the actual paddy environment without special sample preparation. We used a deep learning neural networks technique to detect rice diseases from the images. We developed an object detection model training and refinement process to improve the performance of our previous research on rice leave diseases detection. The process was based on analyzing the model's predictive results and could be repeatedly used to improve the quality of the database in the next training of the model. The deployment model for our LINE Bot system was created from the selected best performance technique in our previous paper, YOLOv3, trained by refined training data set. The performance of the deployment model was measured on 5 target classes and found that the Average True Positive Point improved from 91.1% in the previous paper to 95.6% in this study. Therefore, we used this deployment model for Rice Disease LINE Bot system. Our system worked automatically real-time to suggest primary diagnosis results to the users in the LINE group, which included rice farmers and rice disease specialists. They could communicate freely via chat. In the real LINE Bot deployment, the model's performance was measured by our own defined measurement Average True Positive Point and was found to be an average of 78.86%. The system was fast and took only 2-3 s for detection process in our system server.


翻译:在本文中开发并展示了用稻田实际水稻田图像来诊断稻米疾病的LINE Bot系统。这是一个易于使用的自动系统,旨在帮助稻农提高水稻产量和质量。目标图像是从实际水稻环境中拍摄的,而没有特别的样本准备。我们使用了深层次学习的神经网络技术,从图像中检测稻米疾病。我们开发了一个目标检测模型培训和改进程序,以改进我们以前对稻米休假疾病检测研究的绩效。这一过程的基础是分析模型的预测结果,并可用于在下一次模型培训中反复使用,以提高数据库的质量。我们的LINE Bot系统的部署模型来自我们先前文件中选定的最佳性能技术,即YOLOv3, 由经过完善的培训数据集培训。部署模型的性能在5个目标班上进行了测量,发现平均正值从上个文件的91.1%提高到本次研究的95.6%。因此,我们仅使用这一服务器LINE Bot系统的部署模型来提高模型的质量。我们的LINE Bot系统自动实时将自己的初步诊断结果推荐给LINEAS测算的系统用户。在标准中,通过测算了我们的标准数据库中,水稻测测测测测测测算的系统由测算了我们测算的正常的用户和测算。水稻测算系统由测算了我们测算为正位测算为正数。测算系统是测算的系统。测算为测算的中测算的系统。水系中测算为测算了我们测测算的系统。水稻主和测算为测算系统。测算系统是测算。测算为测算为测算为测算为测算为测算的正常的系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能的理论及实践 知识图谱,160页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
173+阅读 · 2019年12月14日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
142+阅读 · 2019年10月27日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
2018机器学习开源资源盘点
专知
6+阅读 · 2019年2月2日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2018年9月6日
VIP会员
相关VIP内容
人工智能的理论及实践 知识图谱,160页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
173+阅读 · 2019年12月14日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
142+阅读 · 2019年10月27日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
2018机器学习开源资源盘点
专知
6+阅读 · 2019年2月2日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月5日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员