Garden Plant Diseases
Identificador de enfermedades
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About Garden Plant Diseases
Es muy importante conocer la enfermedad de sus cultivos desde el principio. Descubra la enfermedad de su planta usando una foto de la hoja de su planta. Las hojas son la parte más comúnmente observada para detectar una infección.
Tenga en cuenta que los síntomas en algunas plantas pueden aparecer lentamente, por lo que generalmente es difícil para los agricultores darse cuenta y diagnosticar correctamente la enfermedad de la planta.
+ Esta aplicación podría diagnosticar la enfermedad de las siguientes enfermedades:
Sarna del manzano, roya del manzano cedro, podredumbre negra, mildiú polvoroso, mancha foliar por Cercospora, mancha foliar gris, roya común, tizón foliar del norte, Eriophyes vitis, escara de la uva (sarampión negro), tizón foliar (mancha foliar de Isariopsis), mancha foliar anaranjada (cítricos) enverdecimiento), quemaduras de hojas, tizón temprano, moho de hojas, Mancha foliar por Septoria, Araña roja de dos manchas, Mancha diana del tomate, Virus del mosaico, Virus del enrollamiento de la hoja amarilla del tomate, Mancha bacteriana y Tizón tardío.
+ Entonces puedes tomar una foto de las siguientes hojas de plantas para detectarlas:
Tomates, Pimiento, Manzana, Pera, Membrillo, Vides, Repollo, Brócoli, Patata, Limón, Naranja, Camote, Coliflor, Frambuesa, Calabaza, Maíz, Melocotón, Fresa, Rosas, Albaricoque, Nectarina y Ciruela.
El diagnóstico rápido y preciso de la gravedad de la enfermedad ayudará a reducir las pérdidas en la cosecha.
Otras ventajas:
+ Puede tener una fuente de alimento más fiable.
+ Puedes cultivar más cultivos.
+ Puedes protegerlos.
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 utilizando redes neuronales artificiales.
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 imagen de la base de datos se 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.
Las enfermedades son un hilo importante de las pérdidas de la producción agrícola moderna. Mantenga sus cultivos sanos.
Para cualquier duda, por favor contácteme en bellostudios@gmail.com.
Tenga en cuenta que los síntomas en algunas plantas pueden aparecer lentamente, por lo que generalmente es difícil para los agricultores darse cuenta y diagnosticar correctamente la enfermedad de la planta.
+ Esta aplicación podría diagnosticar la enfermedad de las siguientes enfermedades:
Sarna del manzano, roya del manzano cedro, podredumbre negra, mildiú polvoroso, mancha foliar por Cercospora, mancha foliar gris, roya común, tizón foliar del norte, Eriophyes vitis, escara de la uva (sarampión negro), tizón foliar (mancha foliar de Isariopsis), mancha foliar anaranjada (cítricos) enverdecimiento), quemaduras de hojas, tizón temprano, moho de hojas, Mancha foliar por Septoria, Araña roja de dos manchas, Mancha diana del tomate, Virus del mosaico, Virus del enrollamiento de la hoja amarilla del tomate, Mancha bacteriana y Tizón tardío.
+ Entonces puedes tomar una foto de las siguientes hojas de plantas para detectarlas:
Tomates, Pimiento, Manzana, Pera, Membrillo, Vides, Repollo, Brócoli, Patata, Limón, Naranja, Camote, Coliflor, Frambuesa, Calabaza, Maíz, Melocotón, Fresa, Rosas, Albaricoque, Nectarina y Ciruela.
El diagnóstico rápido y preciso de la gravedad de la enfermedad ayudará a reducir las pérdidas en la cosecha.
Otras ventajas:
+ Puede tener una fuente de alimento más fiable.
+ Puedes cultivar más cultivos.
+ Puedes protegerlos.
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 utilizando redes neuronales artificiales.
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 imagen de la base de datos se 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.
Las enfermedades son un hilo importante de las pérdidas de la producción agrícola moderna. Mantenga sus cultivos sanos.
Para cualquier duda, por favor contácteme en bellostudios@gmail.com.
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تحديث لأحدث إصدار 2.0
Last updated on 12/07/2022
الإصدارات القديمة
Se ha mejorado la precisión del identificador y el motor de aprendizaje automático ahora se ha vuelto más adaptativo.
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Version History
2.0
12/07/2022
Se ha mejorado la precisión del identificador y el motor de aprendizaje automático ahora se ha vuelto más adaptativo.
1.8
28/04/2022
Se ha mejorado la precisión del identificador. El motor de aprendizaje automático ahora se ha vuelto más adaptativo.
1.7
20/08/2021
Se mejora la precisión para la identificación. El motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
1.6
28/06/2021
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.
1.5
14/06/2021
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.
1.4
21/04/2021
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.
1.3
25/02/2021
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.
1.2
16/12/2020
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.
1.1
02/11/2020
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.
1.0
31/10/2020
Garden Plant Diseases FAQ
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