به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

convolutional neural network

در نشریات گروه مکانیزاسیون کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه convolutional neural network در نشریات گروه کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه convolutional neural network در مقالات مجلات علمی
  • امین نادری بنی، حسین باقرپور*، جعفر امیری پریان

    بیماری های درخت به یکی از نگرانی های عمده باغداران می باشد و شناسایی آن ها در پایش درختان ضروری است چرا که زیآن های اقتصادی قابل توجهی وارد می کند. از این رو، تشخیص به موقع و موثر بیماری های برگی درختان به، نقش مهمی در جلوگیری از این ضرر اقتصادی دارد. بیشتر علائم بیماری این درخت در برگ ظاهر می شود و تشخیص آن ها نیاز به متخصصان خبره داشته و از طرفی زمان بر بوده و هزینه آزمایشگاهی بالایی دارد. اصلی ترین بیماری های این محصول شامل آتشک، زخم برگ و سفیدک پودری است. با پیشرفت الگوریتم های هوش مصنوعی، شبکه های عصبی مختلفی برای طبقه‎بندی معرفی شده اند که از مهم ترین آن ها می توان به شبکه های عصبی پیچشی (کانولوشنی) اشاره کرد. هدف اصلی این مطالعه بهینه سازی و تنظیم پارامترهای اصلی این شبکه ها به منظور افزایش دقت تشخیص بیماری های برگی درخت به می باشد. در این مطالعه در رویکرد اول با استفاده از یادگیری انتقالی، دو الگوریتم مهم Inception-ResNet-v2 و ResNet-101 و در رویکرد دوم یک الگوریتم بهینه شده پیشنهادی برای طبقه بندی بیماری ها استفاده شد. نتایج مدل ها نشان داد که حذف تصادفی باعث اصلاح دقت بعضی مدل ها گردید و بیشترین عملکرد با 64 نورون در لایه مخفی حاصل گردید. مدل پیشنهادی دقت بالاتری نسبت به روش انتقالی داشت. با بررسی نتایج کلی، مدل پبشنهادی با چهار لایه پیچشی در بلوک کانولوشنی، یک لایه مخفی در بلوک شبکه عصبی و ضریب دراپ اوت 0.5 بیشترین عملکرد را ارایه داد.

    کلید واژگان: بیماری آتشک، زخم برگ، سفیدک پودری، شبکه عصبی پیچشی، ماتریس اغتشاش
    A. Naderi Beni, H. Bagherpour *, J. Amiri Parian
    Introduction

    Detection of tree leaf diseases plays a crucial role in the horticultural field. These diseases can originate from viruses, bacteria, fungi, and other pathogens. If proper attention is not given, these diseases can drastically affect trees, reducing both the quality and quantity of yields. Due to the importance of quince in Iran's export market, its diseases can cause significant economic losses to the country. Therefore, if leaf diseases can be automatically identified, appropriate actions can be taken in advance to mitigate these losses. Traditionally, the identification and detection of tree diseases rely on experts' naked-eye observations. However, the physical condition of the expert such as eyesight, fatigue, and work pressure can affect their decision-making capability. Today, deep convolutional neural networks (DCNNs), a novel approach to image classification, have become the most crucial detection method. DCNNs improve detection or classification accuracy by developing machine-learning models with many hidden layers to extract optimal features. This approach has significantly enhanced the classification and identification of diseases affecting plants and trees. This study employs a novel CNN algorithm alongside two pre-trained models to effectively identify and classify various types of quince diseases.

    Materials and Methods

    Images of healthy and diseased leaves were acquired from several databases. The majority of these images were sourced from the Agricultural Research Center of Isfahan Province in Iran, supplemented by contributions from researchers who had previously studied in this field. Other supporting datasets were obtained from internet sources. This study incorporated a total of 1,600 images, which included 390 images of fire blight, 384 images of leaf blight, 406 images of powdery mildew, and 420 images of healthy leaves. Of all the images obtained, 70%, 20%, and 10% were randomly selected for the network's training, validation, and testing, respectively. Image flipping, rotation, and zooming were applied to augment the training dataset. In this research, a proposed convolutional neural network (CNN) combined with image processing was developed to classify quince leaf diseases into four distinct classes. Three CNN models, including Inception-ResNet-v2, ResNet-101, and our proposed CNN model, were investigated, and their performances were compared using essential indices including precision, sensitivity, F1-score, and accuracy. To optimize the models’ performance, the impact of dropout with a 50% probability and the number of neurons in the hidden layers were examined. Our proposed CNN model consists of an architecture with four convolutional layers, with 224 × 224 RGB images as input to the first layer, which has 16 filters, followed by additional convolutional layers with 32, 64, and 128 filters respectively. Activation functions of ReLU combined with max-pooling were used at each convolutional layer, and Softmax activation was applied in the last layer of the neural network to convert the output into a probability distribution.

    Results and Discussion

    Three confusion matrices based on the test dataset were constructed for all the CNN models to compare and evaluate the performance of the classifiers. The indices obtained from the confusion matrices indicated that Inception-ResNet-v2 and ResNet-101 achieved accuracies of 79% and 72%, respectively. While all models exhibited promising efficiency in classifying leaf diseases, the proposed shallow CNN model stood out with an impressive accuracy of 91%, marking it as the most effective solution. The comprehensive results indicate that the optimized CNN model, featuring four convolutional layers, one hidden layer with 64 neurons, and a dropout rate of 0.5, outperformed the transfer learning models.

    Conclusion

    The findings of this study demonstrate that our developed proposed CNN model provides a high-performance solution for the rapid identification of quince leaf diseases. It excels in real-time detection and monitoring, achieving remarkable accuracy. Notably, it can identify fire blight and powdery mildew with a precision exceeding 95%.

    Keywords: Confusion Matrix, Convolutional Neural Network, Fire Blight, Leaf Blight, Powdery Mildew
  • حمید جلیل نژاد، یوسف عباسپور گیلانده*، ولی رسولی شربیانی، عارف مردانی کرانی
    در این تحقیق مدل سازی عملکرد کششی تراکتور شامل پارامترهای توان مالبندی، مقاومت غلتشی و بازده کششی با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنی در دو نوع خاک لومی رسی شنی و رسی انجام گردید. آزمایش ها در داخل هر بافت خاک در قالب آزمایش فاکتوریل بر پایه طرح بلوک کامل تصادفی (RCBD) و با سه تکرار انجام شدند. در داخل هر بافت خاک سطوح مختلف رطوبت از 8 تا 17 درصد برای خاک های خشک و 18 تا 40 درصد برای خاک های مرطوب، سرعت پیشروی تراکتور در چهار سطح 2/1، 6/1، 8/1 و 2/2 کیلومتر بر ساعت، عمق کار در دو سطح 30 و 50 سانتی متر، تعداد عبور تراکتور در دو سطح 2 و 6 بار عبور، فشار باد لاستیک تراکتور در دو سطح 20 و 25 پوند بر اینچ مربع انتخاب، و در داخل هر کرت آزمایشی مشخصه های شاخص مخروطی، بار دینامیکی، نیروی مقاوم کششی و درصد محتوی رطوبتی اندازه گیری شدند. شبکه های طراحی شده در این تحقیق از نوع شبکه های کانولوشنی بودند. از الگوریتم هایSgdm ، Adam و Rmsprop به منظور آموزش شبکه استفاده گردید. نتایج این تحقیق نشان داد که شبکه عصبی توسعه داده شده با الگوریتم Sgdm در مقایسه با سایر الگوریتم ها عملکرد بهتری دارد. بنابراین از این الگوریتم به منظور مدل سازی استفاده شد. از معیارهای آماری R2، MSE به منظور ارزیابی عملکرد شبکه استفاده گردید. بهترین عملکرد شبکه کانولوشنی طراحی شده برای پارامترهای توان مالبندی، مقاومت غلتشی و بازده کششی به ترتیب دارای ضریب تبیین 9953/0، 9903/0 و 9888/0 و میانگین مربعات خطا به ترتیب برابر با 0016/0، 0039/0 و 003/0 بودند. همچنین مقدار حداقل و حداکثر برای توان مالبندی به ترتیب برابر با 68/5 و 48/12 کیلووات، برای مقاومت غلتشی چرخ های تراکتور به ترتیب برابر 51/2 و 33/4 کیلونیوتن و برای بازده کششی به ترتیب برابر با 42/73 و 05/80 درصد بدست آمد.
    کلید واژگان: بازده کششی، مقاومت غلتشی، توان مالبندی، یادگیری عمیق، شبکه های کانولوشنی
    Hamid Jalilnejhaz, Yousef Abbaspour-Gilandeh *, Vali Rasooli-Sharabiani, Aref Mardani Korani
    In this research, field experiments were carried out in two types of soil (sandy clay loam and clay) to model the traction performance of the tractor considering drawbar power, rolling resistance, and traction efficiency, using deep learning and convolutional neural network while having some parameters such as soil type and conditions, tool parameters, and operation parameters. The tests were conducted within each soil texture in the form of factorial tests based on the randomized complete block design (RCBD) in triplicates. The tests were done in various moisture levels (8-17% for dry soils and 18-40% for moist soils), tractor forward speed (1.2, 1.6, 1.8, and 2.2 km h-1), working depth (30 and 50 cm), the number of pass (2 and 6 times), and tire inflation pressure (20 and 25 psi). The cone index, dynamic load, draft force, and moisture content were measured in each tests. The networks designed to model the drawbar power, rolling resistance, and traction efficiency were of convolutional neural network type. Various algorithms such as Sgdm, Adam, and Rmsprop were utilized to train the network. The results showed that the neural network developed by Sgdm algorithm outperformed the others. Therefore, this algorithm was utilized for the modeling process. Statistical criteria such as R2 and MSE were also employed to evaluate the performance of the network. For the drawbar power, the 8-499-499-1 architecture showed the best performance with R2=0.9953 and MSE=0.0016. Concerning the rolling resistance, the best performance was observed in 8-301-305-1 architecture with R2=0.9903 and MSE=0.0039. The best performance for the traction efficiency was obtained by 8-371-371-1 architecture with R2=0.9888 and MSE=0.003. The results showed that these networks can be used to model parameters by removing convolution layers and reducing dimensions.
    Keywords: Traction Efficiency, Rolling Resistance, Drawbar Power, Deep Learning, Convolutional Neural Network
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال