Plants_Diseases_Detection

plants_diseases_detection

该仓库用于使用深度学习检测植物疾病。植物提供了人类消费的食物的80％，是牲畜营养的主要来源。但是，每年浪费13亿吨的食物，全球有8亿次饥饿的人。食物浪费是温室排放和浪费自然资源的巨大来源。因此，该项目是为了帮助减少这些数字，并为零饥饿的人提供更多食物。

介绍

植物提供了人类消费的食物的80％，是牲畜营养的主要来源。但是，每年浪费13亿吨的食物，全球有8亿次饥饿的人。食物浪费是温室排放和浪费自然资源的巨大来源。作为拥有一家名为DeepInsights的初创公司的企业家，我想到了为什么我没有发明解决方案来帮助我国的农民，并逐渐减少全世界的粮食不安全问题。因此，我想出了这个想法，这不仅是一种解决方案，而且通过减少浪费的农作物并通过负担得起的解决方案来帮助世界各地的那些饥饿的人来帮助贫穷的农民改善生活，这是一种解决方案。

背景

根据FAO（食品和农业组织-UN）的报告，该报告提到，由于植物性疾病问题，每年有40％的农作物浪费了40％的农作物，这价值超过700亿美元。在我的国家和其他非洲国家，由于植物疾病的农民缺乏知识以及如何处理，这一比例达到了75％以上的食物。因此，我设计了一种战略性，创新的基于云和以客户为中心的数字转型项目 - 疾病检测：概念化了用于现场植物疾病检测的数字“书籍，跟踪和管理”产品。评估的客户需求，分析的见解，开发了一个路线图和原型，导致了2个月内成功的MVP（最低可行产品）（相对于9个月的估计值），导致该项目被三个加拿大政府加速器计划（EmpoweredStartups，Pacific Technology Ventures，Planet Hatch）和预计150毫米的加拿大政府加速器计划接受。

1. 早期农作物疾病检测将使全球浪费的兵团每年从40％降低到10％。
2. 有效地养活全世界的8.11百万饥饿的人。
3. 低运营成本
4. 在解决方案提供的整个免费咨询中，提高农民对植物疾病的认识。
5. 通过减少食物浪费来提高制定框架的生产率（根据FAO-UN，每年浪费40％的军团）
6. 使用高级技术（例如无人机）来覆盖广泛的土地。
7. 根据粮农组织的损失700亿美元的粮农组织成本，高潜力增长。
8. 由于国际粮食危机，全世界对此解决方案的需求很高。

我的案例研究

众所周知，植物疾病因地区而异，因此我将把这种解决方案集中在发现非洲苏丹的植物疾病上。该解决方案不仅可以帮助农民发现这些疾病，而且还建议使用最有效，最负担得起的产品（在其国家使用）进行适当的治疗。因此，通过使用这种智能解决方案，农民将由于缺乏知识而减少农作物的浪费。此外，此解决方案有一个独特的功能，该解决方案将以其母语提供。该项目与联合国可持续发展目标（SDG）保持一致，该目标表明，粮食安全是人类健康和一支支柱之一的关键方面。联合国对粮食安全的定义确定了四个关键支柱：

• 可用性。
• 可及性（经济和社会文化）。
• 利用，包括食物准备和安全。
• 这三个支柱的稳定性。

因此，植物疾病和害虫会影响植物对人类和动物消费的可用性和安全性。

是什么使该解决方案与众不同？

1. 准确检测
2. 免费咨询
3. 描述适当的药物
4. 有农民的母语
5. 根据国家类型的植物疾病自定义
6. 弹出式框架图像中的简单电子传单：
   • 疾病名称
   • 疾病的阶段
   • 可能的药物
   • 如何使用药物的准则
   • 植物疾病专家的视频通话
   • 每周通过使用无人机检查进度来进行监视。

该解决方案基于许多阶段，直到达到最终目标，即由于植物疾病而减少食品废物的全球百分比。因此，第一阶段的重点是非洲军团，因为浪费的食物的食物百分比达到了80％以上。据联合国称，该大陆上约21％的人在2020年饥饿，共有2.82亿人。

第一阶段

该项目的第一阶段是专注于非洲战略和经济团，因此重点关注非洲的原因是非洲比其他大陆拥有更多的饥饿人群。此外，非洲国家的经济依赖农业作为主要收入来源。例如，苏丹的放牧土地在1.2亿至1.5亿公顷之间，农产品占出口的75-80％。这个百分比是正常情况，但不幸的是，由于植物疾病未达到这一百分比。

第二阶段

该项目的第二阶段将允许解决方案分析一张图片中的许多植物叶子从移动应用程序中获取它，以节省农民的时间和精力，特别是在大型农业土地上，以防农民不想使用无人机。因此，如下所示，对疾病的预期分析将是。

第三阶段

第三阶段将包含以下功能：

1. 将无人机与疾病的药物数据库整合在一起，以帮助农民和农业疾病专家增加适当的处方
2. 使用无人机喷洒农民或专家的载荷这种方法，该方法文学将节省制定者的时间和成本，而不是雇用团队或公司进行手动工作，无人机可以立即进行操作

目标植物

1. 棉布
2. 土豆
3. 番茄
4. 谷物（高粱和小麦）
5. 果园农作物（芒果，柑橘，番石榴和枣）
6. 蔗

下面是其中一种显示植物健康和不健康的植物的例子

棉布

健康的植物

不健康的植物

番茄

健康的植物

不健康的植物

解决方案体系结构

工具与技术

1. Python 3
2. 深度学习（CNN）
3. 张量
4. 凯拉斯
5. nodejs
6. NPM
7. 反应天然
8. jupter笔记本9.VGOOGLE云
9. Fastapi
10. TF服务
11. TF Lite模型
12. 无人机

模型结果

以下是模型检测成功植物疾病的结果

棉布

番茄

土豆

解决方案网站

正如我们在下面看到的，提供了

1. 疾病名称
2. 有关疾病的信息
3. 适当治疗这种疾病
4. 专家联系电话。

**解决方案移动应用程序

下一步

1. 分析小麦植物疾病
2. 建立小麦疾病的深度学习模型
3. 改进解决方案网站
4. 将无人机与移动应用连接
5. 翻译以阿拉伯语可用的解决方案

小麦

小麦在人们生活中的重要性

没有人可以否认小麦是世界食品中最重要的植物的重要性，因为它是世界上每年2.17亿公顷种植的世界上种植最广泛的农作物。根据许多研究，小麦现在为世界人口提供了五分之一的粮食卡路里和蛋白质，因此，在持续的全球人口增长的情况下，持续的紧迫性以提高小麦生产力，以确保全球粮食安全。由于乌克兰的战争，并且由于乌克兰认为是小麦生产的最大生产国之一，因此在印度禁止出口主食谷物之后，小麦的价格上涨了国际市场。我认为，解决这种危机的解决方案是减少浪费小麦作为疾病的结果，因此，我的研究将对这一领域产生重大影响。

小麦疾病

小麦植物遭受了许多疾病，下面有一些疾病：

1. 白粉病
2. 棕色锈
3. 黑色生锈
4. 卡纳尔·邦特（Karnal Bunt）
5. 旗帜smut

以下是图片健康和不康复的小麦植物的示例

健康

不良

这遭受了锈di。

小麦疾病通过图片

小麦模型结果