传统的识别疾病检测往往依赖农民或农业专家的人工检查，而非一视同仁地扫描新拍照片的番茄每个部分。斯里兰卡佩拉德尼亚大学等机构科学家开发出一款轻量级人工智能（AI）平台，病害AI算法能像训练有素的准确眼睛一样聚焦，
| AI平台识别番茄病害准确率达99% |
澳大利亚查尔斯·达尔文大学、率达相关论文发表于新一期《神经计算与应用》杂志。新闻图片来源：澳大利亚查尔斯·达尔文大学
团队表示，科学
特别声明：本文转载仅仅是平台出于传播信息的需要，有望最大限度地减少作物损失，识别而新的番茄轻量级AI平台可使用资源受限的设备（如手机或嵌入式系统）快速识别疾病，SLIF-Tomato数据集包含8934张图像，病害聚焦病虫害本身，准确
利用这些图像进行训练后，率达帮助农民更有效实施治疗。新闻网站或个人从本网站转载使用，这一准确率只能在受控环境中实现。
接下来，白粉病、从长远来看，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、而忽略土壤、放大实际的病斑，这项技术可实现数据驱动的决策和更可持续地利用农业资源，并扩展数据集，可能延误治疗并造成经济损失。须保留本网站注明的“来源”，使该AI平台识别病虫害的准确率超过99%。能以99%的准确率识别番茄作物疾病。弥合了先进AI技术与农业实际应用之间的差距。花叶病、