XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG NHẬN DẠNG BỆNH TRÊN LÁ CÂY ĐẬU QUA HÌNH ẢNH

Abstract

Trong những năm gần đây, các tỉnh Đồng Bằng Sông Cửu Long, Đông Nam Bộ, đang có sự gia tăng về diện tích trồng đậu. Trong khi đó, hầu hết các hộ người dân trồng đậu vẫn chưa nắm rõ các kĩ thuật trồng và chăm sóc cây đậu khó có thể nhận biết được đúng bệnh xuật hiện trên cây dẫn đến việc sử dụng thuốc không đúng bệnh, làm cho cây trổng không phát triển tốt, gây lãng phí chăm sóc và dùng lượng thuốc hóa học thải ra môi trường nhiều. Thấy được sự cần thiết và giúp đỡ một phần nào đó cho những hộ nông dân đã và đang trồng loại cây này, bằng sự phát triển của công nghệ thông tin, mạng Internet và sự hiểu biết trong quá trình học tập. Vậy nên việc “Xây dựng ứng dụng di động nhận dạng bệnh trên lá cây đậu qua hình ảnh” có thể giúp các hộ nông dân dễ dàng nhận biết các loại bệnh và chăm sóc cây một cách dễ dàng hơn để giúp nền nông nghiệp của Việt Nam phát triển một cách bền vững và hiệu quả về sau. Hệ thống nhận dạng theo phương pháp Traisfer Learning cùng với model Mobilenet, CNN, Vision Transformer, VGG16 và ResNet-50 trên tập dữ liệu được thu thập Dữ liệu được chú thích bởi các chuyên gia từ Viện nghiên cứu tài nguyên cây trồng quốc gia (NaCRRI) ở Uganda và được thu thập bởi phòng thí nghiệm nghiên cứu Makerere AI và một số trên Internet. Chúng tôi thực hiện đánh giá hiệu suất của các mô hình thông qua phương pháp đánh giá độ chính xác (accuracy). Kết quả thực cho thấy được mô hình MobileNet và CNN cho độ chính xác cao nhất 0.9 so với các mô hình còn lại và convert sang tflite để nhận diện bệnh trên ứng dụng di động.