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Der landwirtschaftliche Bereich spielt eine wichtige Rolle in unserem täglichen Leben. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Maßnahmen zur Erkennung und Bekämpfung von Blattkrankheiten bei landwirtschaftlichen Pflanzen ergriffen werden. Blattkrankheiten sind ein Hauptproblem oder ein Faktor für Ernteverluste in der Landwirtschaft. In diesem vorgeschlagenen System haben wir mehrere Klassifizierungsschritte angewandt, um mögliche Krankheiten auszuschließen. Wir haben YOLOv3 mit Pressung und Datenerweiterung für die Extraktion von Blättern als Eingabebilder verwendet und das Blatt durch...

Agricultural domain plays the vital role in our daily life. Due to that, it is important to clear that measures are taken to detect and mitigate any diseases on agricultural plants leaf. Plant leaf disease are major problem or factor to losses on crop in agricultural framing. In this proposed system we have approach multiple classification step to eliminate possibilities of disease. We have approach YOLOv3 with pressing and data augmentation for extracting leaf as an input images and extracted the leaf through resnet50 based model and also flask server to define which category of leaf disease...

Le domaine agricole joue un rôle vital dans notre vie quotidienne. Pour cette raison, il est important que des mesures soient prises pour détecter et atténuer les maladies des feuilles des plantes agricoles. Les maladies des feuilles des plantes sont un problème majeur ou un facteur de perte de récolte dans le domaine agricole. Dans ce système proposé, nous avons une approche de classification multiple pour éliminer les possibilités de maladie. Nous avons abordé YOLOv3 avec le pressage et l'augmentation des données pour extraire les feuilles comme images d'entrée et extrait les...