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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

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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


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.

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