Détection des mauvaises herbes dans un champ agricole en utilisant l'apprentissage machine

Abstract

Les mauvaises herbes sont des plantes indésirables qui poussent dans les cultures agricoles en concurrence pour divers nutriments et l’eau des cultures elles-mêmes, causant des pertes de rendement. L’objectif de ce travail était d’utiliser le Deep Learning pour détecter les mauvaises herbes dans les cultures agricoles et de classifier ces mauvaises herbes dans deux classes Grass et Broadleaf, dans le but d’appliquer l’herbicide convenable aux mauvaises herbes détectées. Dans ce stade, nous avons utilisé une base de données d’images contenant plus de quatre mille images de Grass et Broadleaf. Pour cela, nous avons utilisé différent modèles VGG16, VGG19, ResNet50 et EfficientNet-B0. Les résultats obtenue montre que le modèle ResNet5 donne les meilleures performances avec une grande précision par rapport les autres modèles