Yuca Identificar Su Enfermedad
Detector Enfermedades Hojas
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About Yuca Identificar Su Enfermedad
Debido a que los síntomas en las plantas de yuca enfermas pueden aparecer lentamente, es muy difícil para los agricultores notar y diagnosticar correctamente la enfermedad. Las hojas son la parte más comúnmente observada para detectar una infección.
Todo lo que los agricultores tienen que hacer es dirigir el teléfono frente a la hoja de una planta enferma y la aplicación lo diagnosticará y sugeriría formas de mantener el cultivo.
Las enfermedades de la planta de yuca (también conocida como yuca, macaxeira, mandioca, aipim y agbeli) son una causa común de pérdidas en la producción agrícola moderna. La gravedad de la enfermedad de la planta de yuca es un parámetro importante para medir el nivel de la enfermedad y, por lo tanto, puede usarse para predecir el rendimiento y recomendar el tratamiento. El diagnóstico rápido y preciso de la gravedad de la enfermedad ayudará a reducir las pérdidas de rendimiento.
Otras ventajas:
+ Puedes proteger la yuca.
+ Puedes cultivar más.
+ Puedes tener una fuente de alimento más fiable.
Esta aplicación brinda la oportunidad de utilizar técnicas de visión por computadora para monitorizar el tipo y la gravedad de la enfermedad y aumentar los rendimientos.
Se ha utilizado una enorme base de datos de imágenes (miles de imágenes) para obtener la máxima precisión de la planta de yuca.
Esta aplicación también tiene una opción para informar una imagen que no se pudo reconocer. Si ese es el caso, está automatizado que puede informarlo inmediatamente por correo electrónico al autor. Por lo que garantiza que la base de datos mejorará constantemente.
El propósito de esta aplicación es ayudar a los agricultores a construir cultivos mejores y más grandes, lo que resulta en un mundo más sostenible.
Para cualquier duda, por favor contácteme en bellostudios@gmail.com.
Todo lo que los agricultores tienen que hacer es dirigir el teléfono frente a la hoja de una planta enferma y la aplicación lo diagnosticará y sugeriría formas de mantener el cultivo.
Las enfermedades de la planta de yuca (también conocida como yuca, macaxeira, mandioca, aipim y agbeli) son una causa común de pérdidas en la producción agrícola moderna. La gravedad de la enfermedad de la planta de yuca es un parámetro importante para medir el nivel de la enfermedad y, por lo tanto, puede usarse para predecir el rendimiento y recomendar el tratamiento. El diagnóstico rápido y preciso de la gravedad de la enfermedad ayudará a reducir las pérdidas de rendimiento.
Otras ventajas:
+ Puedes proteger la yuca.
+ Puedes cultivar más.
+ Puedes tener una fuente de alimento más fiable.
Esta aplicación brinda la oportunidad de utilizar técnicas de visión por computadora para monitorizar el tipo y la gravedad de la enfermedad y aumentar los rendimientos.
Se ha utilizado una enorme base de datos de imágenes (miles de imágenes) para obtener la máxima precisión de la planta de yuca.
Esta aplicación también tiene una opción para informar una imagen que no se pudo reconocer. Si ese es el caso, está automatizado que puede informarlo inmediatamente por correo electrónico al autor. Por lo que garantiza que la base de datos mejorará constantemente.
El propósito de esta aplicación es ayudar a los agricultores a construir cultivos mejores y más grandes, lo que resulta en un mundo más sostenible.
Para cualquier duda, por favor contácteme en bellostudios@gmail.com.
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تحديث لأحدث إصدار 1.8
Last updated on 11/08/2021
الإصدارات القديمة
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
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Version History
1.8
11/08/2021
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.7
18/12/2020
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.5
08/10/2020
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.4
27/09/2020
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.3
05/09/2020
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.2
22/08/2020
Se mejora la precisión para la identificación, ya que se agregan más fotos al conjunto de datos. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.1
18/08/2020
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