Ứng dụng học sâu trong phát hiện bệnh trên cây lúa sử dụng YOLOv5

Tóm tắt

Lúa là loại cây lương thực phổ biến ở các nước châu Á, và năng suất của lúa rất dễ bị ảnh hưởng bởi các loại bệnh. Có nhiều nguyên nhân gây bệnh trên lúa, phổ biến nhất có thể kể đến vi khuẩn và vi rút. Việc phát hiện sớm bệnh trên lá giúp ngăn chặn sự lây lan của bệnh và đưa ra giải pháp xử lý kịp thời, các thuật toán học sâu có thể thực hiện việc này một cách nhanh chóng và thu được kết quả tương đối tốt. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp xác định bệnh lá lúa bằng phương pháp CNN (Convolutional Neural Network). Thuật toán YOLOv5 được áp dụng để phát hiện bệnh thông qua phân tích các hình ảnh được phân loại. Chúng tôi áp dụng phương pháp đề xuất cho tập dữ liệu gồm 4141 ảnh từ nhiều nguồn trên internet như Kaggle, Google, Mendeley. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu suất mong muốn của phương pháp đề xuất.