Plants_Diseases_Detection

plants_dieseases_detection

このレポは、深い学習を使用して植物の病気を検出するためのものです。植物は人間によって消費される食物の80％以上を提供し、家畜の栄養の主な源です。しかし、毎年13億トンの食料が無駄になり、世界中に8億人の空腹の人々がいます。食品廃棄物は、温室効果排出量と無駄な天然資源の大きな供給源です。したがって、このプロジェクトは、これらの数を減らし、ゼロの空腹の人々のためにより多くの食物を確保するのに役立つことです。

導入

植物は人間によって消費される食物の80％以上を提供し、家畜の栄養の主な源です。しかし、毎年13億トンの食料が無駄になり、世界中に8億人の空腹の人々がいます。食品廃棄物は、温室効果排出量と無駄な天然資源の大きな供給源です。 DeepInsightsというスタートアップを所有している起業家として、私はなぜ私の国の農民を助け、世界中の食料不安の問題を徐々に減らすための解決策を発明していない理由を考えました。それで、私はこのアイデアを思いつきました。これは解決策であるだけでなく、貧しい農家が無駄な作物を減らし、手頃な価格のソリューションで世界中の人々のためにより多くの食物を確保することで生活を改善するのを支援することで人道的な理由を持っています。

背景

FAO（食品農業機関-UN）レポートによると、植物疾患の問題により世界的に毎年40％の作物が浪費されていると述べました。これは700億ドルを超える価値があります。私の国や他のアフリカ諸国では、この割合は、植物疾患の農家からの知識不足とそれに対処する方法のために、食物の75％以上に達しました。したがって、私は戦略的で革新的なクラウドベースのデジタル変換プロジェクトプロジェクト - 植物の疾患検出を設計しました。デジタル植物の疾患検出のためのデジタル「本、追跡、管理」を概念化しました。顧客のニーズを評価し、洞察を分析し、ロードマップとプロトタイプを開発し、2か月以内にMVP（最小実行可能な製品）につながり（9か月の見積もりに反して）、プロジェクトは3つのカナダ政府の加速器プログラム（EmpoweredStartups、Pacific Technology Ventures、Planet Hatch）によって受け入れられ、年間貯蓄$ 150mを獲得しました。

1. 初期の作物疾患の検出。これにより、軍団は年間40％から10％に世界的に無駄にされます。
2. 世界中で8億1,100万人の空腹の人々を効果的に養います。
3. 低い運用コスト
4. ソリューションが提供する無料の相談を通じて、植物の病気に対する農民の認識を高めます。
5. 食品廃棄物を減らすことでフレーマーの生産性を向上させます（FAO-UNによると、毎年40％の軍団が浪費されています）
6. ドローンなどの高度なテクノロジーを使用して、広範な土地をカバーします。
7. FAO-UNによると、700億ドルを失うための世界のコストによると、高い潜在的な成長。
8. 国際的な食糧危機のために、世界中でこのソリューションに対する高い要求。

私のケーススタディ

私たちが知っているように、植物の病気は地域ごとに異なるため、この解決策をアフリカスーダンの植物疾患の検出に焦点を当てます。このソリューションは、農民がこれらの病気を検出するのに役立つだけでなく、自国で利用できる最も効果的で手頃な価格の製品で適切な治療を提案します。したがって、このスマートソリューションを使用することにより、農家は知識不足の結果として作物の無駄を減らします。さらに、このソリューションにはユニークな機能があり、母国語で利用できます。このプロジェクトは、国連の持続可能な開発目標（SDGS）と一致しており、食料安全保障は人間の健康と柱の1つであると述べています。食料安全保障の国連の定義は、4つの重要な柱を特定しました。

• 可用性。
• アクセシビリティ（経済的および社会文化の両方）。
• 食品の準備と安全を含む利用。
• これら3つの柱の安定性。

したがって、植物の病気や害虫は、人間や動物の消費に対する植物の利用可能性と安全性に影響します。

このソリューションがユニークなのは何ですか？

1. 正確な検出
2. 無料相談
3. 適切な薬を説明してください
4. 農民の母国語で利用できます
5. 国タイプの植物疾患に基づいてカスタマイズします
6. ポップアップショーフレーマーの画像のシンプルな電子リーフレット：
   • 病気の名前
   • 病気の段階
   • 可能な薬
   • 薬の使用方法のガイドライン
   • 植物疾患の専門家とのビデオ通話
   • ドローンを使用して進捗状況を確認することによる毎週の監視。

このソリューションは、植物の病気のために食品廃棄物の世界的な割合を減らすことである最終的な目標に達するまで、多くの段階に基づいて構築されます。したがって、最初の段階は、無駄な食物の食物割合が80％以上に達したため、アフリカの軍団に焦点を合わせました。国連によると、大陸の約21％が2020年に飢erに苦しみ、合計2億2,200万人でした。

最初のフェーズ

このプロジェクトの最初の段階は、アフリカの戦略的および経済隊に焦点を当てることです。アフリカに焦点を当てる理由は、アフリカには他の大陸よりも空腹の人々がいるからです。さらに、アフリカ諸国の経済は、収入源としての農業に依存しています。たとえば、スーダンには1億2,000万から1億5000万ヘクタールの放牧地があり、農産物は輸出の75〜80％を占めています。この割合は通常の状況ですが、残念ながら、植物の病気がこの割合に達していないためです。

第2フェーズ

このプロジェクトの第2段階では、ソリューションが1つの写真から多くの植物の葉を分析することで、農家がドローンを使用したくない場合に備えて、農民の時間と努力を特に大きな農業土地で農民に節約するために、モバイルアプリから撮影します。したがって、以下のように、予想される疾患の分析はそうです。

フェーズ3

フェーズ3には、以下の機能が含まれます。

1. 農民と農業疾患の専門家が適切な処方箋を追加するのを支援するために、ドローンを病気に統合する医薬品データベース
2. ドローンを使用して、農家または専門家による荷物を積み込む農薬を散布しますこの方法は、チームや会社を雇用するためにフレーマーの時間とコストを節約します。ドローンはすぐにそれを行うことができます

ターゲット植物

1. コットン
2. じゃがいも
3. トマト
4. シリアル（ソルガムと小麦）
5. 果樹園の作物（マンゴー、柑橘類、グアバ、デートパーム）
6. サトウキビ

植物の健康で不健康なことを示す植物の1つの例

コットン

健康な植物

不健康な植物

トマト

健康な植物

不健康な植物

ソリューションアーキテクチャ

ツールとテクノロジー

1. Python 3
2. ディープラーニング（CNN）
3. Tensorflow
4. ケラス
5. nodejs
6. npm
7. ネイティブの反応
8. Jupter Notebook 9.Vgoogleクラウド
9. Fastapi
10. TFサーブ
11. TFライトモデル
12. ドローン

モデル結果

以下は、モデルが植物の病気を正常に検出した結果です

コットン

トマト

じゃがいも

ソリューションウェブサイト

以下に示すように、ソリューションを提供します

1. 病気の名前
2. 病気に関する情報
3. この種の病気の適切な治療
4. 専門家の連絡先番号。

**ソリューションモバイルアプリ

次のステップ

1. 小麦植物の病気を分析します
2. 小麦疾患の深い学習モデルを構築します
3. ソリューションのウェブサイトを改善します
4. ドローンをモバイルアプリと接続します
5. アラビア語で利用できるソリューションを翻訳します

小麦

人々の生活における小麦の重要性

世界で最も広く栽培されている作物であり、年間2億1700万haで栽培されているため、世界で最も重要な植物として小麦の重要性を否定することはできません。多くの研究によると、小麦は現在、世界の人口に5分の5の食物カロリーとタンパク質を供給しているため、世界の人口増加が継続することで世界の食料安全性を確保するために小麦の生産性を高めるための継続的な緊急性があります。ウクライナでの戦争とウクライナは小麦生産の最大の生産者の1つであるため、インドが主食の穀物の輸出を禁止した後、小麦の価格が国際市場に飛びついた。私の見解では、そのような危機の解決策は、病気の結果として小麦の無駄を減らすことに焦点を当てることです。したがって、私の研究はこの分野に大きな影響を与えるでしょう。

小麦疾患

小麦植物が苦しんでいた多くの病気がありますが、以下は次のとおりです。

1. パウダー状のカビ
2. 茶色の錆
3. 黒い錆
4. カルナールバント
5. フラグスマット

以下は、写真で表示されている例です。

健康

不健康

これには錆の糖尿病に苦しんでいました

写真による小麦の病気

小麦モデルの結果