# Dispositif de reconnaissance de la maladie des plantes avec Deep learning sur un Microprocesseur Raspberry pi

Madiop DIOUF¹, Abdourahmane NDIAYE¹, Pascal FAYE¹, Moussa GUEYE¹, Hawoly DEME¹, Mariama BARRY¹

¹Université du Sine Saloum Elhadji Ibrahima NIASS, Kaolack Senegal
madiop.diouf@ussein.edu.sn

Adresse : Sing Sing, Kaolack

**RESUME** : L'agriculture intelligente est un terme relativement nouveau qui désigne l'exploitation de l'intelligence artificielle (IA) et d'autres technologies émergentes pour cultiver les plantes de manière plus efficace et efficiente. Les systèmes agricoles intelligents (SAS) ont pour objectif de débarrasser les agriculteurs de leurs conjectures et de leur permettre de prendre des décisions fondées sur des données, ce qui se traduit par des rendements plus élevés de cultures de meilleure qualité produites avec une efficacité maximale [1]. Le terme générique d'intelligence artificielle (IA) englobe toutes les méthodes par lesquelles les machines imitent la connaissance humaine, entre autres la prise de décision, l'analyse des données et la capacité à résoudre des problèmes. L'une des méthodes les plus courantes est l'apprentissage automatique (ML) qui est souvent considérée synonyme de l'IA. Dans cet article nous avons travaillé YOLO (You Only Look Once) qui est une méthode/moyen de détecter des objets en utilisant pour la première fois un microprocesseur intelligent Raspberry PI. Nous avons utilisé des feuilles de manioc pour la détection de feuilles malades et/ou saines, nous avons réussi à avoir en temps réels les résultats avec la Raspberry pi.

**Mots clés** : objet connecté, IA, yolo, ML.

## 1 INTRODUCTION (TITRE1)

La productivité agricole à l'échelle mondiale est influencée par divers facteurs. On estime que 40 % de la production agricole est menacée, les ravageurs, les maladies et les infestations de mauvaises herbes [2]. Le niveau visé de lutte contre les ravageurs et les maladies n'est pas atteint faute de diagnostic précis au bon moment. Cela peut entraîner des problèmes financiers et environnementaux dus à une utilisation inappropriée et excessive de produits agrochimiques. Selon l'Organisation alimentaire et agricole (FAO). De même, les maladies des plantes entraînent une perte économique de 220 milliards de dollars, tandis que les ravageurs entraînent une perte de 70 milliards de dollars chaque année [3]. C'est pourquoi les agriculteurs utilisent divers pesticides pour augmenter la qualité et la durée de conservation de leurs récoltes. Les détecteurs d'objets à deux étages surpassent les détecteurs d'objets à un étage en termes de métrique de précision mais sont plus lents en termes de vitesse d'inférence [4].

Dans cette étude, nous avons proposé un ensemble un modèle de détection de plante en utilisant un microprocesseur intelligent (Raspberry pi) embarque avec sa caméra. Nous essayons d'insérer YOLOv5 pour une première fois sur un équipement mobiles intelligent. Après avoir entraîné et validé le modèle, nous avons utilisé des feuilles de patates douces. Les résultats expérimentaux montrent que le modèle YOLOv5 est applicable sur le même dispositif et que les tests ont été effectués sur notre champ d'application.

## 2 ETUDE DETAILLES

### 2.1 Travaux connexes

La détection de maladies était conduite par un contrôle visuel humain du phénotype de la plante ou grâce à des tests destructifs et chronophages car réalisés en laboratoire, tels que les tests enzymatiques [8]. Les techniques de détection par imagerie ont naturellement trouvé leur place dans ce domaine en tant que procédés rapides et non-invasifs [9]. Ces méthodes consistent en l'acquisition d'images des plantes via des systèmes optiques et des capteurs photographiques. Elles sont particulièrement pertinentes dans le cadre de la détection de maladies végétales car les réactions d'une plante à une ataque se manifestent la plupart du temps par des symptômes visuels.

Avec la croissance rapide de l'intelligence artificielle (IA), les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont été appliqués avec succès dans la recherche agricole pour surmonter les inconvénients de l'apprentissage automatique [10]. Les modèles CNN surpassent les méthodes conventionnelles dans la détection et la classification automatiques des infestations de ravageurs [11]. L'utilisation de CNN comme extracteur de fonctionnalités en conjonction avec un modèle d'ensemble peut mieux résoudre les problèmes de vision par ordinateur. Les réseaux neuronaux convolutifs basés sur une région (R-CNN) [12], méthode de réseau convolutif rapide basée sur une région (Fast R-CNN) [13], réseaux convolutifs basés sur une région plus rapides (R-CNN plus rapides) [5, 6], les détecteurs multi-boîtes à un coup (SSD) sont
des exemples de méthodes qui ont été utilisées avec suc-
cès pour la détection et la reconnaissance d'objets.

Plusieurs chercheurs ont récemment étudié la détection
des insectes nuisibles à l'aide de techniques de détection
d'objets. Fuentes et coll. a combiné le méta-apprentis-
sage d'apprentissage en profondeur R-CNN, R-CNN
plus rapide et SSD avec un réseau de groupe de géomé-
trie visuelle (VGG) et un réseau résiduel pour détecter
neuf types de maladies et de ravageurs sur les plants de
tomates [5]. Lin et coll. développé un réseau convolu-
tionnel régional sans ancrage en utilisant un R-CNN ra-
pide comme modèle final pour catégoriser 24 classes de
ravageurs. [7]. Sur un ensemble de données de 24
classes de nuisibles, le résultat a montré un mAP de 56,4
% et un rappel de 85,1 %, ce qui est supérieur aux détec-
teurs rapides R-CNN et YOLO

2.1.1 MACHINE LEARNING IN COMPUTER VISION

Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est le do-
maine qui connaît la croissance la plus rapide en infor-
matique, touchant des domaines aussi divers que le mar-
keting, les soins de santé, la fabrication, la sécurité de
l'information et les transports.

La vision par ordinateur est un domaine de l'informa-
tique qui consiste à acquérir une compréhension et des
informations à partir d'images et de vidéos numériques.
Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à automatiser
les tâches que le système visuel humain peut effectuer
[ 5 ]. Un pipeline d'apprentissage automatique de vision
par ordinateur se compose de deux phases : l'extraction
de fonctionnalités et la classification. La figure 1 montre
un pipeline de vision par ordinateur pour l'identification
des espèces végétales à titre d'exemple expliquant la ter-
minologie de base de la vision par ordinateur. Les solu-
tions pour les tâches d'identification d'espèces basées sur
l'image sont multiples et ont déjà été étudiées de manière
approfondie.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>fig 1 : Machine learning</figcaption></figure>

## 2.1.2 MODELE

Dans un premier temps, nous installation les paquets né-
cessaires pour configurer notre Raspberry pi, nous utili-
sons les modèles de détection d'objets YOLO pour nous
entraîner sur l'ensemble de données. En utilisant la ré-
partition de l'ensemble de données pour la validation,
nous avons validé les performances de détection des mo-
dèles affinés et évalué les résultats en agriculture.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>fig 2 : Modèle d'architecture
de solution</figcaption></figure>

2.1.3 LES DIFERENTES PHASES

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>fig 3 : Les différentes étapes</figcaption></figure>

* Prise de photo c'est la camera de notre Raspberry pi qui recupre l'image de notre feuille de plante

* Le data cleaning, ou nettoyage des données, consiste à identifier et à corriger les erreurs dans un jeu de données brutes,

* Etiquetage : Il nécessite l'identification des données brutes (images, fichiers texte, vidéos), puis l'ajout d'une ou plusieurs étiquettes à ces données.

* Traitement de données : il pretend le recours à différents procédés : collecte, enregistrement, organisation,

2.1.4 RESULTATS

Les trois figures montrent les résultats obtenus
après passage de ces différentes phases.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>fig 4 : Les résultats après prétraitement</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Conclusion

L'objectif de ce modèle été de proposer un système souple et mobile fonctionnant sur un nano ordinateur capable de faire la détection de la maladie des plantes. Les résultats montrent qu'il ya effectivement détection avec des latences car la RAM de notre Raspberry est faible 1GO ( Raspberry pi 3). Ce système est intéressant car déplaçable et pourrait être embarque sur un drone pour parcourir à un temps record une grande superficie.

En perspective nous sommes entrain d'intégrer des capteurs de PH, de conductivité et d'infrarouge pour mieux alléger la souffrance des agriculteurs.

Bibliographie

[1] Hu, Z. ; Xu, L. ; Cao, L. ; Liu, S. ; Luo, Z. ; Wang, J. ; Li, X. ; Wang, L. Application de l'accès multiple non orthogonal dans les réseaux de capteurs sans fil pour l'agriculture intelligente.

[2] Carvajal-Yepes, M. ; Cardwell, K. ; Nelson, A. ; Garrett, KA; Giovani, B. ; Saunders, DGO; Kamboun, S. ; Legg, JP; Verdier, V. ; Lessel, J. ; et coll. Un système mondial de surveillance des maladies des cultures.

[3] Hu, Z. ; Xu, L. ; Cao, L. ; Liu, S. ; Luo, Z. ; Wang, J. ; Li, X. ; Wang, L. Application de l'accès multiple non orthogonal dans les réseaux de capteurs sans fil pour l'agriculture intelligente.

[4] Murthy, CB; Hashmi, MF; Bokdé, ND; Geem, ZW Enquêtes sur la détection d'objets dans les images/vidéos à l'aide de diverses techniques d'apprentissage en profondeur et de plates-formes intégrées : une revue complète.

[5] Fuentes, A. ; Yoon, S. ; Kim, Caroline du Sud ; Park, DS Un détecteur robuste basé sur l'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance en temps réel des maladies et des ravageurs des plants de tomates. *Capteurs 2017* ,

[6] Couvercle.; Wang, R. ; Xie, C. ; Liu, L. ; Zhang, J. ; Li, R. ; Wang, F. ; Zhou, M. ; Liu, W. Une méthode de reconnaissance pour la détection vidéo des maladies et des ravageurs des plants de riz basée sur un réseau neuronal à convolution profonde. *Capteurs 2020*, 20, 578.

[7] Jiao, L. ; Dong, S. ; Zhang, S. ; Xie, C. ; Wang, H. AF-RCNN : Un réseau neuronal convolutif sans ancrage pour la détection de ravageurs agricoles multi-catégories. *Calculer. Électron. Agricole. 2020*, 174

[8] Golhani, K., Balasundram, S. K., Vadamalai, G., and Pradhan, B. (2018). A review of neural networks in plant disease detection using hyperspectral data. Information Processing in Agriculture,

[9] Mahlein, A.-K. (2016). Plant disease detection by imaging sensors–parallels and specific demands for precision agriculture and plant phenotyping.

[10] Kamilaris, A. ; Prenafeta-Boldú, FX Apprentissage profond en agriculture : une enquête.

[11] Nam, NT ; Hung, Détection des parasites PD sur les pièges à l'aide de réseaux neuronaux à convolution profonde. Dans Actes de la Conférence internationale 2018 sur le contrôle et la vision par ordinateur (ICCCV '18), Singapour, 15-18 juin 2018 ; p. 33-38

[13] Fuentes, A. ; Yoon, S. ; Kim, Caroline du Sud ; Park, DS Un détecteur robuste basé sur l'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance en temps réel des maladies et des ravageurs des plants de tomates.

[14] Jiao, L. ; Dong, S. ; Zhang, S. ; Xie, C. ; Wang, H. AF-RCNN : Un réseau neuronal convolutif sans ancrage pour la détection de ravageurs agricoles multi-catégories.