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2023 conference-paper

AI-based Leaf Disease Identification Robot using IoT Approach

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Every area of the global economy has seen great advancements thanks to artificial intelligence, and agronomy is no exception. Modern agricultural farming faces great challenges in the cultivation of healthy crops. The “Internet of Things” is a system made up of actuators, sensors, or both that either directly or indirectly connect devices to the Internet. The development of the Internet of Things (IoT) can be used in smart farming to improve the standard of agriculture. The foundation of the Indian economy, agriculture, contributes to the country's overall economic growth. Yet, because of the usage of antiquated farming technology and the fact that individuals from rural areas now go to urban areas for more lucrative businesses rather than concentrating on agriculture, the obtained productivity is quite low compared to global standards. This artificial intelligence assists in increasing crop productivity and identifies or keeps track of crop illnesses. based on artificial intelligence to identify crop or leaf diseases, a robot or equipment has been created. It distinguishes or categorizes the plant as either disease-affected or unaffected. Image segmentation is a technique used to isolate the specific disease's affected area. This system's classification of diseased leaves offers farmers a better course of action. Faster feature collection, feature extraction, and illness classification methods based on R-CNN identify the disease afflicted.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
AI-based Leaf Disease Identification Robot using IoT Approach
Date Crossref
19/07/2023
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Kalasalingam Academy of Research and Education pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Department of Computer Science Engineering pays non établi dans la notice
    Institution

Kalasalingam Academy of Research and Education et Department of Computer Science Engineering.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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