Imagerie et deep learning appliqués à la détection de maladies des plantes = Khoa học hình ảnh và deep learning ứng dụng cho phát hiện bệnh cây trồng

• Main Author: PIERRE, David
• Other Authors: ROUSSEAU, David
• Format: Theses and Dissertations
• Language: French
• Published: 2020
• Subjects: Imagerie, Segmentation, Deep Learning, Shallow Learning, Maladies des Plantes, Kystes de Nématodes, Tests de Résistance de Nouvelles Variétés.; Bệnh cây trồng > Ứng dụng công nghệ thông tin ; Hình ảnh ; Đa phương tiện; 006.78
• Online Access: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/93012
• Institution: Vietnam National University, Hanoi

La présence de maladies chez les plantes est naturelle. Une maladie de la plante est une condition anormale qui modifie l’apparence et / ou la fonction de cette dernière. L’identification des maladies chez les plantes est importante pour la production agricole, domaine dont dépend beaucoup l’économie. Dans le monde de la recherche sur les plantes, lorsqu’une nouvelle variété est créée, elle doit être inscrite dans le catalogue officiel des variétés. Dans le cadre d’essais visant à évaluer la qualité de nouvelles variétés, les procédures d’évaluation sont généralement effectuées manuellement par inspection visuelle directe. Les progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle notamment le Deep Learning, de l’acquisition et du traitement d’images, les progrès matériels, où les cartes graphiques avec une grande puissance informatique spécialisée sont devenues peu coûteuses et omniprésentes, ont motivé la recherche de procédures automatisées à haut-débit remplaçant l’inspection visuelle directe. Le but de ce travail est d’utiliser l’apprentissage automatique pour la segmentation puis le comptage des kystes de nématode de la betterave sucrière.