應用YOLO 演算法建立小果番茄葉片之病害辨識系統
Authors
余啟康, 王星萌, 賴俊傑, 伍珮瑄, 陳泰元, 林汶鑫Files
Key Information
Journal
Published in Vol. 1 (2023) of 大數據應用與管理.
大數據應用與管理(Journal of Big Data Application and Management)係由⼀群熱愛學術的學者，以共同合作方式創辦之綜合型學術期刊，並委由三金科技有限公司出版與翻譯中心印刷出版，以提供具理論、方法或實證大數據、資訊、與管理等相關領域的原創文章發表園地。
About the JournalAbstract
番茄(Lycopersicum esculentum Mill)，在高溫多濕環境下較容易遭受多種病害之危害而導致重大損失。在番茄健康栽培管理的研究上，首先利用 RGB原圖影像資料，以類別卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)進行分析，但由於部分病斑顏色相近，因此辨識效果不佳。爾後利用快速辨識的物件偵測技術YOLO 演算法 (You Only Look Once)進行影像辨識模式之建立，同時判定物體位置與類別，大幅度的提高辨識速度，同時保持較佳的準確性。然而，由於小果番茄葉片較小，且部分病徵的初期外觀極其相似。因此，造成複合性病徵不易辨識，甚至出現誤判的情況。綜合上述，依據試驗研究結果指出，利用YOLO 演算法確實可以快速且正確的判定部分小果番茄的葉片病徵。未來如能納入氣象資料進行分析，期望在小果番茄的栽培管理上能建立前期預測、精準監測的管理策略。
