Que signifie "Détection de maladies"?
Table des matières
- Détection des maladies des plantes
- Détection des maladies sur les réseaux sociaux
- Classification d'images avec analyse de texture
La détection des maladies fait référence aux méthodes et outils utilisés pour identifier les maladies chez les plantes ou les gens. En agriculture, détecter les maladies des plantes tôt est super important pour garder les cultures en bonne santé et productives. Les nouvelles technologies et les programmes informatiques avancés aident les agriculteurs à trouver et identifier ces maladies rapidement et précisément.
Détection des maladies des plantes
Pour les plantes, surtout des cultures comme les tomates, il existe des systèmes qui utilisent des programmes informatiques appelés Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN). Ces programmes analysent des images de feuilles de plantes pour repérer des signes de maladies. Une nouvelle méthode combine cette analyse avec un processus appelé apprentissage par sous-espace tensoriel pour améliorer l’efficacité de ces systèmes. Des tests récents montrent que cette méthode peut identifier les maladies des feuilles de tomates avec une grande précision.
Détection des maladies sur les réseaux sociaux
Dans le domaine de la santé publique, il est aussi crucial de suivre les maladies via les réseaux sociaux. Les chercheurs travaillent sur des moyens d'améliorer la compréhension des ordinateurs concernant les publications sur les maladies. Ils utilisent une méthode appelée Apprentissage Contrastif, qui aide les ordinateurs à mieux apprendre en comparant des versions originales et modifiées de textes. Cette approche a été testée sur divers ensembles de données et a montré des améliorations pour trouver des infos liées aux maladies dans les posts sur les réseaux sociaux.
Classification d'images avec analyse de texture
Quand on analyse des images de plantes, certains systèmes utilisent des couches de pooling pour recueillir des infos importantes. Cependant, les méthodes traditionnelles peuvent passer à côté de certains détails sur la façon dont les pixels sont agencés. Un nouveau type de couche de pooling, appelé pooling de lacunarité, aide à mieux capturer les motifs uniques dans ces images. Ça peut conduire à une identification plus précise des différentes caractéristiques des plantes, ce qui est bénéfique pour les tâches agricoles.