需要快速，准确且负担得起的水稻疾病检测方法来协助水稻农民解决设备和专业短缺问题。在本文中，我们专注于使用计算机视觉技术来检测稻田照片图像的水稻疾病的解决方案。由于各种环境因素，处理普通农民在现实通用情况下处理的图像非常具有挑战性，而稻叶对象大小的变化是导致绩效等级的主要因素。为了解决这个问题，我们提出了一项技术，该技术将CNN对象检测与图像平铺技术结合在一起，基于图像中稻叶的自动估计宽度尺寸，作为将原始输入图像划分的尺寸参考。通过小型CNN（例如18层重新连接体系结构模型）创建了一个用于估计叶片宽度的模型。生成了一个新的，具有均匀尺寸的物体的新的瓷砖子图像集，并用作训练水稻疾病预测模型的输入。我们的技术对八种不同类型的水稻疾病的4,960张图像进行了评估，包括爆炸，枯萎病，棕色点，狭窄的棕色点，橙色，红色条纹，稻草特技病毒和条纹疾病。在所有八个类中评估的叶宽度预测任务的平均绝对百分比误差（MAPE）在实验中为11.18％，表明叶宽度预测模型的性能很好。训练和测试使用瓷砖数据集进行了训练和测试时，Yolov4体系结构预测性能的平均平均精度（地图）的平均精度（地图）的平均精度（地图）的平均精度（地图）提高到91.14％。根据我们的研究，提出的图像平铺技术提高了水稻疾病的检测效率。

全球一百多个国家的主食是大米（Oryza sativa）。大米的种植对于全球经济增长至关重要。但是，农业产业面临的主要问题是水稻疾病。农作物的质量和数量下降了，这是主要原因。由于任何国家的农民对水稻疾病都没有太多了解，因此他们无法正确诊断稻叶疾病。这就是为什么他们不能适当照顾米叶的原因。结果，生产正在减少。从文献调查中，Yolov5表现出更好的结果与其他深度学习方法相比。由于对象检测技术的不断发展，Yolo家族算法具有非常高的精度和更好的速度，已在各种场景识别任务中使用，以构建稻叶疾病监测系统。我们已经注释了1500个收集的数据集，并提出了基于Yolov5深学习的水稻疾病分类和检测方法。然后，我们训练并评估了Yolov5模型。模拟结果显示了本文提出的增强Yolov5网络的对象检测结果的改进。所需的识别精度，召回，MAP值和F1得分的水平分别为90 \％，67 \％，76 \％和81 \％\％被视为性能指标。

实例细分任务是众所周知的对象检测任务的扩展，在许多领域（例如精确农业：能够自动识别植物器官以及与之相关的可能的疾病）具有很大的帮助，可以有效地扩展和自动化作物监测及其疾病控制。为了解决与葡萄藤植物早期疾病检测和诊断有关的问题，已经创建了一个新的数据集，目的是通过实例细分方法推进疾病识别的最新识别。这是通过收集在自然背景下受疾病影响的叶片和葡萄簇的图像来实现的。该数据集包含10种对象类型的照片，其中包括叶子和葡萄，有八种常见的葡萄疾病的症状和症状，其中1,092张图像中总共有17,706个标记实例。提出了多种统计措施，以便对数据集的特征进行完整的看法。蒙版R-CNN和R^3-CNN达到的对象检测和实例分割任务的初步结果作为基线提供，表明该过程能够就自动疾病症状识别的目的达到有希望的结果。

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

在该研究中，提出了一种具有贝叶斯优化（ADSNN-BO）的关注深度可分离的神经网络，以检测和分类稻米图像的水稻疾病。水稻疾病经常导致20至40％的公司生产损失的产量，与全球经济有关。快速疾病鉴定对于计划及时计划治疗并减​​少CORP损失至关重要。水稻疾病诊断仍然主要是手动进行的。为实现AI辅助快速准确的疾病检测，我们提出了基于MobileNet结构的Adsnn-Bo模型和增强注意机制。此外，贝叶斯优化方法应用于调整模型的超级参数。交叉验证的分类实验是基于公共米病数据集进行的，总共有四个类别。实验结果表明，我们的移动兼容ADSNN-BO模型实现了94.65 \％的测试精度，这占据了所有最先进的模型。为了检查我们所提出的模型的可解释性，还进行了包括激活图和过滤器可视化方法的特征分析。结果表明，我们提出的基于关注机制可以更有效地引导Adsnn-Bo模型学习信息性功能。本研究的结果将促进农业领域快速植物疾病诊断和控制的人工智能。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

这项工作使用水果和叶子的图像提出了一个基于学习的植物性诊断系统。已经使用了五个最先进的卷积神经网络（CNN）来实施该系统。迄今为止，模型的精度一直是此类应用程序的重点，并且尚未考虑模型的模型适用于最终用户设备。两种模型量化技术，例如float16和动态范围量化已应用于五个最新的CNN体系结构。研究表明，量化的GoogleNet模型达到了0.143 MB的尺寸，准确度为97％，这是考虑到大小标准的最佳候选模型。高效网络模型以99％的精度达到了4.2MB的大小，这是考虑性能标准的最佳模型。源代码可在https://github.com/compostieai/guava-disease-detection上获得。

现代科学和技术进步使植物学家可以使用基于计算机视觉的方法进行植物识别任务。这些方法有自己的挑战。叶片分类是针对自动识别植物物种执行的计算机视觉任务，这是由于叶片形态的变化，包括其大小，质地，形状和静脉，这是一个严重的挑战。由于普及和成功实施图像分析，对象识别和语音识别，研究人员最近越来越倾向于基于深度学习的方法，而不是基于传统特征的方法。在本文中，要拥有一个可解释且可靠的系统，通过提出一种通过三个基于深度学习的模型开发出高效的最大行为相似之处的高效方法，以叶片识别建模。可视化三个模型的不同层，以确保对植物学家的行为进行准确的建模。第一和第二型型号是从头开始设计的。关于第三个模型，采用了预培训的MobilenetV2与转移学习技术一起使用。在两个著名的数据集上评估了所提出的方法：Flavia和Malayakew。根据比较分析，建议的方法比手工制作的特征提取方法和其他深度学习技术更准确，而精度为99.67％和99.81％。与具有自己特定复杂性并依赖数据集的传统技术不同，所提出的方法不需要手工制作的功能提取。同样，与其他深度学习技术相比，它可以提高准确性。此外，SWP叶出现的分布且比其他方法要快得多，因为使用了较少的参数，因此异步使用了较少的参数。

茶叶菊花检测在开花阶段是选择性菊花收获机器人发展的关键部件之一。然而，在非结构化领域环境下检测开花的菊花是一种挑战，鉴于照明，闭塞和对象量表的变化。在这方面，我们提出了一种基于Yolo的茶叶菊花检测（TC-YOLO）的高度融合和轻量级的深度学习架构。首先，在骨干组件和颈部部件中，该方法使用跨级部分密度的网络（CSPDenSenet）作为主网络，并嵌入自定义特征融合模块以引导梯度流。在最终的头部部件中，该方法将递归特征金字塔（RFP）多尺度融合回流结构和腔间空间金字塔（ASPP）模块结合在一起，具有腔卷积以实现检测任务。得到的模型在300个现场图像上进行了测试，显示在NVIDIA TESLA P100 GPU环境下，如果推断速度为每个图像的47.23 FPS（416 * 416），则TC-Yolo可以实现92.49％的平均精度（AP）在我们自己的茶叶菊花。此外，该方法（13.6M）可以部署在单个移动GPU上，并且可以进一步开发为未来选择性菊花收获机器人的感知系统。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

作物疾病是对粮食安全的主要威胁，其快速识别对于防止产量损失很重要。由于缺乏必要的基础设施，因此很难迅速识别这些疾病。计算机视觉的最新进展和智能手机渗透的渗透为智能手机辅助疾病识别铺平了道路。大多数植物疾病在植物的叶面结构上留下了特定的文物。这项研究于2020年在巴基斯坦拉合尔工程技术大学计算机科学与工程系进行，以检查基于叶片的植物疾病识别。这项研究为叶面疾病鉴定提供了基于神经网络的深度解决方案，并纳入了图像质量评估，以选择执行识别所需质量的图像，并将其命名为农业病理学家（AGRO PATH）。新手摄影师的捕获图像可能包含噪音，缺乏结构和模糊，从而导致诊断失败或不准确。此外，Agropath模型具有99.42％的叶面疾病鉴定精度。拟议的添加对于在农业领域的叶面疾病鉴定的应用特别有用。

随着世界人口的增加，必须修改粮食资源，以提高生产力，抵抗力和可靠性。小麦是世界上最重要的食品资源之一，主要是因为各种基于小麦的产品。小麦作物受到三种主要疾病的威胁，这些疾病会导致大量的农作物产量损害。这些疾病可以通过在正确的时间使用农药来消除。尽管手动喷洒农药的任务是繁重且昂贵的，但农业机器人技术可以通过提高速度和减少化学物质的量来帮助农民。在这项工作中，已经在无人驾驶飞机上实现了一个智能自主系统，以自动监测小麦田的任务。首先，一种基于图像的深度学习方法用于检测和分类感染了疾病的小麦植物。为了找到最佳方法，已经研究了不同的方法。由于缺乏公共小麦滴定数据集，因此已经创建了自定义数据集。其次，使用机器人操作系统和凉亭环境中的仿真提出了有效的映射和导航系统。 2D同时定位和映射算法用于借助基于边境的探索方法自动映射工作空间。

外围插入的中央导管（PICC）由于其长期的血管内渗透感具有低感染率，因此已被广泛用作代表性的中央静脉线（CVC）之一。但是，PICC的尖端错位频率很高，增加了刺穿，栓塞和心律不齐等并发症的风险。为了自动，精确地检测到它，使用最新的深度学习（DL）技术进行了各种尝试。但是，即使采用了这些方法，实际上仍然很难确定尖端位置，因为多个片段现象（MFP）发生在预测和提取PICC线之前预测尖端之前所需的PICC线的过程。这项研究旨在开发一种通常应用于现有模型的系统，并通过删除模型输出的MF来更准确地恢复PICC线路，从而精确地定位了检测其处置的实际尖端位置。为此，我们提出了一个基于多阶段DL的框架后处理，以后处理现有技术的PICC线提取结果。根据是否将MFCN应用于五个常规模型，将每个均方根误差（RMSE）和MFP发病率比较性能。在内部验证中，当将MFCN应用于现有单个模型时，MFP平均提高了45％。 RMSE从平均26.85mm（17.16至35.80mm）到9.72mm（9.37至10.98mm）的平均增长了63％以上。在外部验证中，当应用MFCN时，MFP的发病率平均下降32％，RMSE平均下降了65 \％。因此，通过应用提出的MFCN，我们观察到与现有模型相比，PICC尖端位置的显着/一致检测性能提高。

由于缺乏自动注释系统，大多数发展城市的城市机构都是数字未标记的。因此，在此类城市中，位置和轨迹服务（例如Google Maps，Uber等）仍然不足。自然场景图像中的准确招牌检测是从此类城市街道检索无错误的信息的最重要任务。然而，开发准确的招牌本地化系统仍然是尚未解决的挑战，因为它的外观包括文本图像和令人困惑的背景。我们提出了一种新型的对象检测方法，该方法可以自动检测招牌，适合此类城市。我们通过合并两种专业预处理方法和一种运行时效高参数值选择算法来使用更快的基于R-CNN的定位。我们采用了一种增量方法，通过使用我们构造的SVSO（Street View Signboard对象）签名板数据集，通过详细评估和与基线进行比较，以达到最终提出的方法，这些方法包含六个发展中国家的自然场景图像。我们在SVSO数据集和Open Image数据集上展示了我们提出的方法的最新性能。我们提出的方法可以准确地检测招牌（即使图像包含多种形状和颜色的多种嘈杂背景的招牌）在SVSO独立测试集上达到0.90 MAP（平均平均精度）得分。我们的实施可在以下网址获得：https：//github.com/sadrultoaha/signboard-detection

农业是人类社会的支柱，因为它对每个生物体都是必需的。就人类而言，帕迪种植非常重要，主要是亚洲大陆，这是主食食品之一。然而，农业中的植物疾病导致生产力枯竭。植物疾病通常是由害虫，昆虫和病原体引起的，如果在特定时间内不受控制，它们的生产力将大规模降低至大规模。最终，人们看不到稻田产量的增加。准确，及时识别植物疾病可以帮助农民减轻由于害虫和疾病而导致的损失。最近，深度学习技术已被用来识别稻田疾病并克服这些问题。本文基于模型实现了卷积神经网络（CNN），并测试了由636个红外图像样本组成的公共数据集，其中有五个帕迪病类别和一个健康的类别。拟议的模型熟练地识别和分类的五种不同类型的帕迪疾病，准确度为88.28％

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

水果苍蝇是果实产量最有害的昆虫物种之一。在AlertTrap中，使用不同的最先进的骨干功能提取器（如MobiLenetv1和MobileNetv2）的SSD架构的实现似乎是实时检测问题的潜在解决方案。SSD-MobileNetv1和SSD-MobileNetv2表现良好并导致AP至0.5分别为0.957和1.0。YOLOV4-TINY优于SSD家族，在AP@0.5中为1.0;但是，其吞吐量速度略微慢。

尽管韩国的架构管理信息已经长时间提供了高质量的信息，但信息的效用水平并不高，因为它专注于行政信息。虽然这是这种情况，但具有更高分辨率的三维（3D）地图随着技术的发展而出现。然而，它不能比视觉传输更好地运行，因为它仅包括聚焦在建筑物外部的图像信息。如果可以从3D地图中提取或识别与建筑物外部相关的信息，则预计信息的效用将更有价值，因为国家架构管理信息可以扩展到包括关于建筑物的这些信息外部到BIM的水平（建筑信息建模）。本研究旨在展示和评估利用深度学习和数字图像处理的3D映射的3D映射的建筑物外观相关信息的基本方法。在从地图中提取和预处理图像之后，使用快速R-CNN（具有卷积神经元网络的区域）模型来识别信息。在从地图中提取和预处理图像后，使用更快的R-CNN模型来识别信息。结果，它在检测到建筑物的高度和窗户部分以及旨在提取建筑物的高程信息的实验中的优异性能方面表现出大约93％和91％的精度。尽管如此，预计将通过补充混合由实验者的误解引起的误报或噪声数据的概率来获得改进的结果，从而与窗户的不明确的界限。

腕骨骨折是医院的常见情况，特别是在紧急服务中。医生需要来自各种医疗设备的图像，以及患者的病史和身体检查，正确诊断这些骨折并采用适当的治疗。本研究旨在使用腕X射线图像的深度学习进行骨折检测，以帮助专门在现场专门的医生，特别是在骨折的诊断中工作。为此目的，使用从Gazi大学医院获得的腕X射线图像数据集的基于深度学习的物体检测模型来执行20个不同的检测程序。这里使用了DCN，动态R_CNN，更快的R_CNN，FSAF，Libra R_CNN，PAA，RetinAnet，Regnet和具有各种骨架的基于SABL深度学习的物体检测模型。为了进一步改进研究中的检测程序，开发了5种不同的集合模型，后来用于改革集合模型，为我们的研究开发一个独一无二的检测模型，标题为腕骨骨折检测组合（WFD_C）。根据检测到总共26种不同的骨折，检测结果的最高结果是WFD_C模型中的0.8639平均精度（AP50）。本研究支持华为土耳其研发中心，范围在持续的合作项目编码071813中，华为大学，华为和Medskor。