Ανάπτυξη συστήματος ευφυούς γεωργίας για τη διάγνωση ασθενειών σε καλλιέργειες με τη χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης και εργαλείων υπολογιστικού νέφους
Creators: name: Κουτλή, Μαρία Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ευφυής γεωργία
Βαθιά μηχανική μάθηση
Αναγνώριση φυτικών ασθενειών
Precision agriculture
Deep learning
Plant disease identification

description: Η παρούσα διπλωματική εργασία ασχολείται με την ανάπτυξη και αξιολόγηση ενός συστήματος ευφυούς γεωργίας για τη διάγνωση ασθενειών σε καλλιέργειες χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης και εργαλεία υπολογιστικού νέφους για την εκπαίδευση και τον έλεγχο των αναπτυσσόμενων μοντέλων. Η μελέτη βασίστηκε σε μια σειρά πειραμάτων που πραγματοποιήθηκαν σε τρία διαφορετικά σύνολα δεδομένων με εικόνες από υγιή και ασθενή φύλλα, σε εργαστηριακές (PlantVillage), αλλά και πραγματικές συνθήκες (PlantDoc, FieldPlant). Στην εργασία χρησιμοποιήθηκαν τέσσερα γνωστά προ-εκπαιδευμένα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (VGG16, InceptionV3, MobileNetV2, ResNet50V2) τα οποία εκπαιδεύτηκαν χρησιμοποιώντας τεχνικές μεταφοράς μάθησης (transfer learning) και προσαρμογής (fine tuning) ενώ αναπτύχθηκε επίσης ένα απλό συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο για το συγκεκριμένο πρόβλημα. Τα πειράματα πραγματοποιήθηκαν τόσο στο σύνολο όλων των ασθενειών και καλλιεργειών όσο και στις ασθένειες μίας συγκεκριμένης καλλιέργειας χωρίς να διαπιστωθεί κάποια σημαντική απόκλιση στην ακρίβεια των μοντέλων. Η μέθοδος της προσαρμογής αποδείχθηκε πιο αποδοτική από τη μέθοδο της μεταφοράς μάθησης στις περισσότερες περιπτώσεις, βελτιώνοντας την ακρίβεια των προβλέψεων, ενώ η χρήση βαρών κλάσεων και η μείωση του ρυθμού μάθησης είχαν περιορισμένη επίδραση. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι τα προ-εκπαιδευμένα μοντέλα, και συγκεκριμένα το VGG16 με τη μέθοδο της προσαρμογής, παρουσιάζουν υψηλή ακρίβεια στα σύνολα δεδομένων, PlantVillage και FieldPlant. Ωστόσο, η απόδοση ήταν χαμηλότερη στο σύνολο PlantDoc, υποδεικνύοντας την ανάγκη για περαιτέρω βελτιστοποίηση ή τη χρήση άλλων μοντέλων. Το απλό συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο παρουσιάζει συνήθως τα δεύτερα καλύτερα αποτελέσματα μετά το VGG16 σχεδόν σε όλα τα πειράματα. Αυτό δείχνει ότι ένα απλό δίκτυο μπορεί να αποδώσει αρκετά καλά σε αυτό το πρόβλημα χωρίς να έχει περίπλοκη αρχιτεκτονική ή πολύ υψηλούς χρόνους εκπαίδευσης. Συνολικά, τα αποτελέσματα της εργασίας δείχνουν ότι το μοντέλο VGG16 με τη μέθοδο της προσαρμογής είναι αποτελεσματικό στην ανίχνευση ασθενειών σε φυτά, παρουσιάζοντας συγκρίσιμα ή και καλύτερα αποτελέσματα από αυτά που αναφέρονται στη βιβλιογραφία σε ορισμένα σύνολα δεδομένων. Παρόλα αυτά, υπάρχει περιθώριο για περαιτέρω βελτιώσεις, όπως η εξερεύνηση νεότερων και αποδοτικότερων μοντέλων, η ενίσχυση και εμπλουτισμός των δεδομένων και η εφαρμογή συνδυαστικών τεχνικών (ensembling) για τη βελτίωση της ακρίβειας και της σταθερότητας των προβλέψεων. Επιπλέον, η αξιολόγηση των μοντέλων σε πραγματικές συνθήκες καλλιέργειας μπορεί να αποκαλύψει αδυναμίες και να οδηγήσει σε περαιτέρω βελτιώσεις, καθιστώντας το σύστημα πιο ανθεκτικό και χρήσιμο για τους τελικούς χρήστες.
description: This thesis focuses on the development and evaluation of a smart agriculture system for diagnosing diseases in crops using machine learning techniques and cloud computing tools for training and evaluating the developed models. The study is based on a series of experiments conducted on three different datasets containing images of healthy and diseased leaves, in both laboratory conditions (PlantVillage) and field conditions (PlantDoc, FieldPlant). Four well-known pre-trained convolutional neural networks (VGG16, InceptionV3, MobileNetV2, ResNet50V2) were used and trained using transfer learning and fine-tuning techniques, while a simple convolutional neural network was also developed for this specific problem. The experiments were conducted on the entire set of diseases and crops as well as on the diseases of a specific crop, without any significant deviation in the models' accuracy. The fine-tuning method proved to be more efficient than the transfer learning method in most cases, improving prediction accuracy, while the use of class weights and learning rate reduction had limited impact. The results showed that pre-trained models, specifically VGG16 trained with fine-tuning, exhibit high accuracy on the PlantVillage and FieldPlant datasets. However, performance was lower on the PlantDoc dataset, indicating the need for further optimization or the use of other models. The convolutional neural network that was developed in this thesis usually presents the second-best results after VGG16 in almost all experiments. This demonstrates that a simple model can perform quite well in this problem without a complex architecture or very high training times. Overall, the results of this thesis indicate that the VGG16 model trained with fine-tuning method is effective in detecting plant diseases, showing comparable or even better results than those reported in the literature for certain datasets. Nevertheless, there is room for further improvements, such as exploring newer and more efficient models, enhancing and enriching the data, and applying ensembling techniques to improve accuracy and prediction stability. Additionally, evaluating the models in real-world cultivation conditions can reveal weaknesses and lead to further improvements, making the system more resilient and useful for end users.
description: Συνεργαζόμενα Τμήματα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Ιατρικής, Μουσικών Σπουδών, Δημοσιογραφίας και Μέσων Μαζικής Επικοινωνίας