اكتشاف وتصنيف آفات وأمراض أوراق أشجار الزيتون باستخدام أمثل تقنيات التعلم العميق

علي الروياتي (1) , ياسر سويب , محمد بلتو
(1) قسم الهندسة الإلكترونية، كلية التقنية الصناعية، مصراتة, ليبيا

الملخص

شهد عالم البحوث الزراعية تقدمًا هائلا في مجال استخدام التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاجية الزراعة ومكافحة الأمراض. يعد تصنيف أمراض وآفات أشجار الزيتون بالطرق التقليدية من أبرز المشاكل التي تواجهها البحوث الزراعية، حيث إنه من الصعب على الفلاحين التعرف على هذه الأمراض والآفات يدوياً واتخاذ الإجراءات اللازمة في الوقت المناسب، وحتى خبراء الآفات الزراعية يحتاجون إلى وقت وجهد لتحديد هذه الآفات والأمراض وتصنيفها. ومن هنا تقدم هذه الدراسة تجارب على مجموعة بيانات مجمعة محلياً تتكون من 4170 عينة من أوراق الزيتون والتي تتضمن آفة ذبابة الزيتون وآفة فراشة الياسمين وهي آفات شائعة في نبات الزيتون في ليبيا، وتتضمن أيضًا أوراقًا سليمة. كما تقدم هذه الدراسة تجارب على مجموعة بيانات متاحة في منصة (GitHub) والتي تحتوي على 6961 عينة من أوراق أشجار الزيتون والتي تتضمن آفة عث الصدأ ومرض عين الطاووس وتتضمن أيضًا أوراقًا سليمة. تم في هذه الدراسة استخدام إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة والتي أثبتت جدارتها والمتمثلة في الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، استخدمت هذه الدراسة التجريبية اثنين من نماذج الشبكة العصبية الالتفافية (CNN)، والمقارنة بين النماذج المدربة مسبقاً مع النماذج غير المدربة. في النماذج المدربة مسبقاً كانت أعلى دقة للنموذج (Xception) مع البيانات المحلية بدقة بلغت 99%، بينما النموذج المقترح غير المدرب كانت نتيجته أعلى دقة مع البيانات المحلية أيضا بنسبة 95%. بالإضافة إلى ذلك تطرقت هذه الدراسة إلى تأثير خوارزميات التحسين (Adam) و (SGD) على أداء النماذج المستخدمة في الدراسة. أظهرت نتيجة الدراسة أن خوارزمية التحسين (Adam) حققت نتائج أفضل مع البيانات المحلية والبيانات المتاحة في منصة (GitHub) من حيث دقة النتائج.

النص الكامل

تم إنشاؤه من ملف XML

المراجع

- S. Kaur, S. Pandey, and S. Goel, “Plants Disease Identification and Classification Through Leaf Images: A Survey,” Arch. Comput. Methods Eng., vol. 26, no. 2, pp. 507–530, Apr. 2019, doi: 10.1007/S11831-018-9255-6.

- R. D’Andria, A. Lavini, A. Tombesi, S. Saavedra, and تركي، محمد علي ، تقنيات الانتاج في زيت الزيتون، الطبعة الأولى ، مدريد ،2007

- K. Aggarwal et al., “Has the future started? The current growth of artificial intelligence, machine learning, and deep learning,” Iraqi J. Comput. Sci. Math., 2022, doi: 10.52866/ijcsm.2022.01.01.013.

- S. Vaid, R. Kalantar, and M. Bhandari, “Deep learning COVID-19 detection bias: accuracy through artificial intelligence,” Int. Orthop., vol. 44, no. 8, pp. 1539–1542, Aug. 2020, doi: 10.1007/S00264-020-04609-7.

- إبراهيم، عاطف محمد، حجاج، محمد نظيف، شجرة الزيتون: زراعتها ورعايتها وإنتاجها، الطبعة الأولى، منشأة المعارف،2007.

- [جمال، محمد حسني، السوسو، مواهب، مورفولوجيا وتصنيف شجرة الزيتون، 2016. https://almerja.com/reading.php?i=1&ida=1437&id=706&idm=50927 (accessed Jun. 08, 2024).

- Karn and Ujjwal, “An intuitive explanation of convolutional neural networks,” data Sci. blog, 2016, Accessed: Jun. 06, 2024. [Online]. Available: https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=7.%09Karn%2C+U.+%282016%29.+An+intuitive+explanation+of+convolutional+neural+networks.+The+data+science+blog&btnG=.

- S. Sakib, N. Ahmed, A. Kabir, and H. Ahmed, “An overview of convolutional neural network: Its architecture and applications,” Preprints, 2019, [Online]. Available: https://www.preprints.org/manuscript/201811.0546.

- C. Li, Z. Zhang, and W. Lee, “Convolutional sequence to sequence model for human dynamics,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2018, pp. 5226–5234, [Online]. Available: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Li_Convolutional_Sequence_to_CVPR_2018_paper.html.

- A. R. Muslikh, D. D. R. I. Setiadi, and A. Ojugo, “Rice Disease Recognition using Transfer Learning Xception Convolutional Neural Network,” jJurnal Tek. Inform., vol. 4, no. 6, pp. 1541–1547, 2023.

- S. Uğuz and N. Uysal, “Classification of olive leaf diseases using deep convolutional neural networks,” Neural Comput. Appl., vol. 33, no. 9, pp. 4133–4149, May 2021, doi: 10.1007/S00521-020-05235-5.

- A. Ksibi, M. Ayadi, B. O. Soufiene, M. M. Jamjoom, and Z. Ullah, “MobiRes-net: a hybrid deep learning model for detecting and classifying olive leaf diseases,” Appl. Sci., vol. 12, no. 20, p. 10278, 2022.

- Alshammari, H., Gasmi, K., Krichen, M., Ammar, L. B., Abdelhadi, M. O., Boukrara, A., & Mahmood, M. A. (2022). Optimal deep learning model for olive disease diagnosis based on an adaptive genetic algorithm. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, 1-13.

- Alshammari, Hamoud H., Ahmed I. Taloba, and Osama R. Shahin. "Identification of olive leaf disease through optimized deep learning approach." Alexandria Engineering Journal 72 (2023): 213-224.

- Bocca, Pedro, Adrian Orellana, Carlos Soria, and Ricardo Carelli. "On field disease detection in olive tree with vision systems." Array 18 (2023): 100286.

- Diker, A., Elen, A., Közkurt, C. et al. An effective feature extraction method for olive peacock eye leaf disease classification. Eur Food Res Technol 250, 287–299 (2024). https://doi.org/10.1007/s00217-023-04386-8.

- Dozat, Timothy. "Incorporating Nesterov Momentum into Adam." (2016).

- Novaković, Jasmina Dj, Alempije Veljović, Siniša S. Ilić, Željko Papić, and Milica Tomović. "Evaluation of classification models in machine learning." Theory and Applications of Mathematics & Computer Science 7, no. 1 (2017): 39.

- Vujović, Ž. "Classification model evaluation metrics." International Journal of Advanced Computer Science and Applications 12, no. 6 (2021): 599-606.

- Beauxis-Aussalet, Emma, and Lynda Hardman. "Simplifying the visualization of confusion matrix." In 26th Benelux conference on artificial intelligence (BNAIC). 2014.

المؤلفون

علي الروياتي
elrowayati@yahoo.com (اتصال رئيسي)
ياسر سويب
محمد بلتو
اكتشاف وتصنيف آفات وأمراض أوراق أشجار الزيتون باستخدام أمثل تقنيات التعلم العميق. (2024). مجلة العلوم البحتة والتطبيقية , 23(2), 167-177. https://doi.org/10.51984/jopas.v23i2.3441
تنزيل الاقتباسات
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS) BibTeX

تفاصيل المادة

كيفية الاقتباس

اكتشاف وتصنيف آفات وأمراض أوراق أشجار الزيتون باستخدام أمثل تقنيات التعلم العميق. (2024). مجلة العلوم البحتة والتطبيقية , 23(2), 167-177. https://doi.org/10.51984/jopas.v23i2.3441

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.

تطبيق الشبكات الكبسولية على FPGA

سالم علي ادريس و علاء علي عبد الرازق
Abstract View : 495
Download :566