Plant Disease Identifier
Diseases Detection Using Leaf
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About Plant Disease Identifier
Da Symptome bei erkrankten Pflanzen langsam auftreten können, ist es für Landwirte sehr schwierig, die Krankheit zu bemerken und richtig zu diagnostizieren. Blätter sind der am häufigsten beobachtete Teil zur Erkennung einer Infektion.
Alles, was die Landwirte tun müssen, ist, das Telefon vor dem Blatt einer erkrankten Pflanze zu bewegen, und die App würde es diagnostizieren und Wege vorschlagen, um die Ernte zu erhalten.
Die Pflanzenkrankheiten sind ein Hauptthema für Verluste der modernen landwirtschaftlichen Produktion. Die Schwere der Pflanzenkrankheit ist ein wichtiger Parameter zur Messung des Krankheitsniveaus und kann daher zur Vorhersage des Ertrags und zur Empfehlung der Behandlung verwendet werden. Die schnelle und genaue Diagnose der Schwere der Erkrankung trägt dazu bei, Ertragsverluste zu reduzieren.
Ein weiterer Vorteil:
+ Sie können mehr Pflanzen anbauen.
+ Sie können sie schützen.
+ Sie können eine zuverlässigere Nahrungsquelle haben
Diese App bietet die Möglichkeit, mithilfe von Computer-Vision-Techniken den Krankheitstyp und die Schwere zu überwachen und die Erträge zu steigern.
Eine riesige Bilddatenbank (Tausende von Bildern) wurde verwendet, um die maximale Genauigkeit für jede Anlage zu erzielen:
Apfel, Kirsche, Mais, Traube, Orange, Pfirsich, Pfeffer, Kartoffel, Himbeere, Sojabohne, Kürbis, Erdbeere und Tomate.
Diese App bietet auch die Möglichkeit, ein Bild zu melden, das nicht erkannt wurde. In diesem Fall wird automatisch automatisiert, dass Sie dies sofort per E-Mail an den Autor melden können. Dies garantiert, dass sich die Datenbank ständig verbessert.
Der beabsichtigte Zweck dieser App ist es, den Landwirten zu helfen, eine bessere und größere Ernte aufzubauen, was zu einer nachhaltigeren Welt führt.
Im Zweifelsfall kontaktieren Sie mich bitte unter bellostudios@gmail.com.
Alles, was die Landwirte tun müssen, ist, das Telefon vor dem Blatt einer erkrankten Pflanze zu bewegen, und die App würde es diagnostizieren und Wege vorschlagen, um die Ernte zu erhalten.
Die Pflanzenkrankheiten sind ein Hauptthema für Verluste der modernen landwirtschaftlichen Produktion. Die Schwere der Pflanzenkrankheit ist ein wichtiger Parameter zur Messung des Krankheitsniveaus und kann daher zur Vorhersage des Ertrags und zur Empfehlung der Behandlung verwendet werden. Die schnelle und genaue Diagnose der Schwere der Erkrankung trägt dazu bei, Ertragsverluste zu reduzieren.
Ein weiterer Vorteil:
+ Sie können mehr Pflanzen anbauen.
+ Sie können sie schützen.
+ Sie können eine zuverlässigere Nahrungsquelle haben
Diese App bietet die Möglichkeit, mithilfe von Computer-Vision-Techniken den Krankheitstyp und die Schwere zu überwachen und die Erträge zu steigern.
Eine riesige Bilddatenbank (Tausende von Bildern) wurde verwendet, um die maximale Genauigkeit für jede Anlage zu erzielen:
Apfel, Kirsche, Mais, Traube, Orange, Pfirsich, Pfeffer, Kartoffel, Himbeere, Sojabohne, Kürbis, Erdbeere und Tomate.
Diese App bietet auch die Möglichkeit, ein Bild zu melden, das nicht erkannt wurde. In diesem Fall wird automatisch automatisiert, dass Sie dies sofort per E-Mail an den Autor melden können. Dies garantiert, dass sich die Datenbank ständig verbessert.
Der beabsichtigte Zweck dieser App ist es, den Landwirten zu helfen, eine bessere und größere Ernte aufzubauen, was zu einer nachhaltigeren Welt führt.
Im Zweifelsfall kontaktieren Sie mich bitte unter bellostudios@gmail.com.
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Was ist neu in der neuesten Version 5.6
Last updated on Apr 6, 2023
Alte Versionen
Die Genauigkeit der Kennung wurde verbessert, die Machine Learning Engine ist anpassungsfähiger geworden.
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Version History
5.6
Apr 6, 2023
Die Genauigkeit der Kennung wurde verbessert, die Machine Learning Engine ist anpassungsfähiger geworden.
5.5
Jul 6, 2022
Die Genauigkeit der Kennung wurde verbessert, die Machine Learning Engine ist anpassungsfähiger geworden.
5.4
Apr 19, 2022
Durch die Verbesserung der Genauigkeit der Kennung ist die Engine für maschinelles Lernen anpassungsfähiger geworden.
5.3
Mar 17, 2022
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
5.2
Sep 22, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
5.1
Aug 31, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
5.0
Aug 22, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.8
Aug 6, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.7
Jul 19, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.6
Jun 29, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.5
Jun 23, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz mehr Fotos hinzugefügt wurden. Die Maschine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.4
Feb 25, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.3
Feb 15, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
4.2
Feb 8, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden. Kameraobjekterkennung hinzugefügt, um genaue Bilder aufzunehmen.
4.1
Jan 22, 2021
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
4.0
Dec 23, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.9
Dec 21, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.8
Dec 12, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.7
Dec 4, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.6
Nov 18, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.5
Nov 3, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.4
Oct 16, 2020
Die Genauigkeit des Klassifikators wurde verbessert, da dem riesigen Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden
3.3
Oct 8, 2020
Die Genauigkeit der Kennung wurde verbessert, da dem Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
2.6
Oct 7, 2020
Die Genauigkeit der Kennung wurde verbessert, da dem Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
2.0
Sep 26, 2020
Die Genauigkeit der Kennung wurde verbessert, da dem Datensatz weitere Fotos hinzugefügt wurden. Die Engine für maschinelles Lernen ist also anpassungsfähiger geworden.
Plant Disease Identifier FAQ
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