Identificador Plagas Plantas
Detector Enfermedades Hojas
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About Identificador Plagas Plantas
Debido a que los síntomas en las plantas enfermas pueden aparecer lentamente, es muy difícil para los agricultores apreciar 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 sugerirá formas de mantener el cultivo.
Las enfermedades de las plantas son un hilo importante para las pérdidas de la producción agrícola moderna. La gravedad de la enfermedad de las plantas es un parámetro importante para medir el nivel de la enfermedad y, por lo tanto, puede usarse para predecir la dolencia y recomendar el tratamiento. El diagnóstico rápido y preciso de la gravedad de la enfermedad ayudará a reducir las pérdidas de cultivo.
Otras ventajas:
+ Puedes cultivar más cantidad.
+ Puedes protegerlos.
+ Puedes tener una fuente de comida más confiable
Esta aplicación ofrece la oportunidad de utilizar técnicas de visión por computadora para controlar el tipo y la gravedad de la enfermedad y aumentar el rendimiento.
Se ha utilizado una gran base de datos de imágenes (miles de imágenes) para obtener la máxima precisión para cada planta:
Manzana, cereza, maíz, uva, naranja, durazno, pimienta, papa, frambuesa, soja, calabaza, fresa y tomate.
Esta aplicación también tiene una opción para informar una imagen que no se pudo reconocer. Si ese es el caso, es automático que pueda informarlo inmediatamente por correo electrónico al autor. Por lo tanto, se 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, contacte 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 sugerirá formas de mantener el cultivo.
Las enfermedades de las plantas son un hilo importante para las pérdidas de la producción agrícola moderna. La gravedad de la enfermedad de las plantas es un parámetro importante para medir el nivel de la enfermedad y, por lo tanto, puede usarse para predecir la dolencia y recomendar el tratamiento. El diagnóstico rápido y preciso de la gravedad de la enfermedad ayudará a reducir las pérdidas de cultivo.
Otras ventajas:
+ Puedes cultivar más cantidad.
+ Puedes protegerlos.
+ Puedes tener una fuente de comida más confiable
Esta aplicación ofrece la oportunidad de utilizar técnicas de visión por computadora para controlar el tipo y la gravedad de la enfermedad y aumentar el rendimiento.
Se ha utilizado una gran base de datos de imágenes (miles de imágenes) para obtener la máxima precisión para cada planta:
Manzana, cereza, maíz, uva, naranja, durazno, pimienta, papa, frambuesa, soja, calabaza, fresa y tomate.
Esta aplicación también tiene una opción para informar una imagen que no se pudo reconocer. Si ese es el caso, es automático que pueda informarlo inmediatamente por correo electrónico al autor. Por lo tanto, se 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, contacte en bellostudios@gmail.com.
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تحديث لأحدث إصدار 5.6
Last updated on 06/04/2023
الإصدارات القديمة
Se ha mejorado la precisión del identificador, el motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
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Version History
5.6
06/04/2023
Se ha mejorado la precisión del identificador, el motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
5.5
06/07/2022
Se ha mejorado la precisión del identificador, el motor de aprendizaje automático se ha vuelto más adaptativo.
5.4
19/04/2022
Se ha mejorado la precisión del identificador, el motor de aprendizaje se ha vuelto más adaptativo.
5.3
17/03/2022
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.
5.2
22/09/2021
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.
5.1
31/08/2021
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.
5.0
22/08/2021
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.
4.8
06/08/2021
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.
4.7
19/07/2021
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.
4.6
29/06/2021
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.
4.5
23/06/2021
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.
4.4
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.
4.3
15/02/2021
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.
4.2
08/02/2021
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. Se añade detección de objetos de la cámara para tomar fotos más precisas.
4.1
22/01/2021
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.
4.0
23/12/2020
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.
3.9
21/12/2020
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.
3.8
12/12/2020
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.
3.7
04/12/2020
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.
3.6
18/11/2020
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.
3.5
03/11/2020
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.
3.4
16/10/2020
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.
3.3
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.
2.6
07/10/2020
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.
2.0
26/09/2020
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.
Identificador Plagas Plantas FAQ
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