HUẤN LUYỆN MẠNG HỌC SÂU CHO HỆ THỐNG NHẬN DẠNG BỆNH LÚA

Abstract

Hiện nay, sự tiến bộ của khoa học và công nghệ đã giải quyết được nhiều vấn đề trong cuộc sống và được ứng dụng nghiên cứu cho nông nghiệp thông minh đang rất được quan tâm gần đây để phát triển nền nông nghiệp, đặc biệt là cây lúa một loại cây trồng lương thực và là sản phẩm nông nghiệp có lợi thế lớn về năng suất và là cây trồng nông nghiệp chủ lực ở khu vực Đồng bằng sông Cửu Long và cả nước nói chung, nhưng khó khăn gặp phải trong việc canh tác lúa là vấn đề về sâu bệnh hại ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất hằng năm và việc chẩn đoán chính xác và hiệu quả cho bệnh lúa là “chìa khóa” cấp thiết để tránh những ảnh hưởng này. So với phương pháp nhận dạng và phát hiện bệnh lúa theo cách thủ công thì đề tài này đề xuất một giải pháp trong nhận dạng bệnh của lúa bằng việc huấn luyện cho mô hình học sâu ResNet-50, VGG-16 và MobileNet-V2 với tập dữ liệu gồm có 5000 hình ảnh về bệnh lúa, cụ thể đó là các bệnh cháy bìa lá, đạo ôn lá, bệnh đốm nâu, bệnh đạo ôn cổ bông và lúa khỏe mạnh, cho thấy mô hình đạt độ chính xác của các mô hình từ 70% và đến 86%, kết quả phân loại của các mô hình cho ra ở mức khá tốt. Sau khi đã hoàn thành ở bước huấn luyện tập dữ liệu với mô hình, từ mô hình đã được huấn luyện và cho kết quả tiếp theo sẽ triển khai cho giải pháp nhận dạng bệnh của lúa trên trình duyệt web đây được xem như công cụ đảm bảo cho chức năng phát hiện các đặc điểm và chuẩn đoán đúng cho các loại bệnh lúa và đề xuất các phương pháp phòng trừ cho bệnh giúp cho việc canh tác lúa được thuận lợi hơn.