Dacus detection using Deep Learning
Creators: name: Κερασίδης, Μιχαήλ Αλέξανδρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Βαθιά Μάθηση
Νευρωνικά Δίκτυα
Ταξινόμηση
Deep Learning
Neural Networks
Classification

description: Agriculture is a sector very important for the survival of people in terms of food, but also in economic development. However, there are many obstacles and challenges that prevent stable and secure production. The main threat that needs to be addressed for a sustainable food supply is insect pests. An insect pest that is a problem for olive production is dacus (Mediterranean fruit fly), where it lays its eggs on olive fruits, the larvae feed on the pulp, causing rotting and premature fruit drop and thus the destruction of the fruit. Addressing this challenge is considered vital to counteract this major economic damage. In this study, deep learning (DL) techniques are employed to detect and classify dacus insect, utilizing a dataset containing more than 75000 photographs of insect pests from 102 different insect categories. For this work, 2 classes are created, one containing the dacus insect and the other containing all other insects of different species. A neural network is created and trained on the two classes mentioned above, to successfully separate and identify the dacus insect from the rest. Finally, the created neural network is compared with other very powerful and widespread neural networks such as AlexNet, ResNet50, Vgg16 and MobileNet V2, in terms of accuracy and speed of calculation. Therefore the main purpose is to create a model that will detect the presence of the dacus insect to protect olive crops from substantial damage.
description: Η γεωργία είναι ένας τομέας πολύ σημαντικός για την επιβίωση των ανθρώπων όσον αφορά την τροφή, αλλά και την οικονομική ανάπτυξη. Ωστόσο, υπάρχουν πολλά εμπόδια και προκλήσεις που αποτρέπουν την σταθερή και ασφαλή παραγωγή. Η κύρια απειλή που πρέπει να αντιμετωπιστεί για μια βιώσιμη προμήθεια τροφίμων είναι τα έντομα. Ένα έντομο που αποτελεί πρόβλημα για την ελαιοπαραγωγή είναι ο δάκος, όπου εναποθέτει τα αυγά του στους καρπούς της ελιάς, οι προνύμφες τρέφονται με τον πολτό, προκαλώντας την σήψη και πρόωρη πτώση του καρπού και έτσι την καταστροφή του. Η αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος θεωρείται ζωτικής σημασίας για αυτήν την μεγάλη οικονομική ζημία. Στην παρούσα μελέτη, χρησιμοποιούνται τεχνικές βαθιάς μάθησης για την ανίχνευση και την ταξινόμηση του εντόμου του δάκου, χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει περισσότερες από 75000 φωτογραφίες από 102 διαφορετικές κατηγορίες εντόμων. Για την εργασία αυτή, δημιουργούνται 2 κλάσεις, η μία που περιέχει το έντομο του δάκου και η άλλη που περιέχει όλα τα άλλα έντομα διαφόρων ειδών. Ένα νευρωνικό δίκτυο δημιουργείται και εκπαιδεύεται στις δύο προαναφερθείσες κλάσεις, για να διαχωρίσει και να αναγνωρίσει επιτυχώς το έντομο του δάκου από τα υπόλοιπα. Τελικά, το νευρωνικό δίκτυο που δημιουργήθηκε συγκρίνεται με άλλα πολύ ισχυρά και ευρέως διαδεδομένα νευρωνικά δίκτυα, όπως τα AlexNet, ResNet50, Vgg16 και MobileNet V2, όσον αφορά την ακρίβεια και την ταχύτητα υπολογισμού. Επομένως, ο κύριος σκοπός είναι η δημιουργία ενός μοντέλου που θα ανιχνεύει την παρουσία ενός εντόμου του δάκου για την προστασία των ελαιοκαλλιεργειών από σημαντικές ζημιές.