Transformadores de visión en optimización de detección temprana basada en IA de
Autores: Christakakis, Panagiotis; Giakoumoglou, Nikolaos; Kapetas, Dimitrios; Tzovaras, Dimitrios; Pechlivani, Eleftheria-Maria
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Transformadores de visión en optimización de detección temprana basada en IA de
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Enfermedades de las plantas
Inteligencia Artificial
Enfermedad del moho gris
Aprendizaje profundo
Transformador de Visión
Modelos de segmentación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Detectar enfermedades vegetales tempranas de manera autónoma representa un desafío significativo para robots autónomos y sistemas automatizados que utilizan imágenes de Inteligencia Artificial (IA). Por ejemplo, también conocida como enfermedad del moho gris, es una gran amenaza para la agricultura, impactando especialmente a cultivos importantes en las familias de las Cucurbitáceas y Solanáceas, lo que hace que la detección temprana y precisa sea esencial para una gestión efectiva de la enfermedad.
Descripción
Detectar enfermedades vegetales tempranas de manera autónoma representa un desafío significativo para robots autónomos y sistemas automatizados que utilizan imágenes de Inteligencia Artificial (IA). Por ejemplo, también conocida como enfermedad del moho gris, es una gran amenaza para la agricultura, impactando especialmente a cultivos importantes en las familias de las Cucurbitáceas y Solanáceas, lo que hace que la detección temprana y precisa sea esencial para una gestión efectiva de la enfermedad.