TEADIS: Clasificación y segmentación de enfermedades de hojas de té basada en aprendizaje profundo mediante datos de observación en campo

Abstract

Globally, tea leaf diseases significantly impact economic growth, production, and crop quality. This research proposes a novel Deep learning-based TEADIS framework to identify the tea leaf diseases. Initially, visual and digital data are gathered from the Internet of Things (IoT) devices and stored through Sigfox in the cloud environment. The visual data are pre-processed utilizing a scalable range-based adaptive bilateral filter (SCRAB) to remove noise from tea leaf images. The GoogLeNet with GeLu activation function is employed to classify the tea leaves into normal and abnormal leaves. The digital data from the environmental field are used to detect the occurrence of tea diseases for segmentation. Attention V-Net is used to improve segmentation accuracy with attention mechanisms to focus on relevant regions for enhancing the precision of identifying the affected areas. The proposed TEADIS model attained an accuracy of 97.77% based on the gathered the data from the year 2021-2023.A nivel mundial, las enfermedades de las hojas de té impactan significativamente el crecimiento económico, la producción y la calidad del cultivo. Esta investigación propone un novedoso marco TEADIS basado en aprendizaje profundo para identificar las enfermedades de las hojas de té. Inicialmente, se recopilan datos visuales y digitales de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y se almacenan a través de Sigfox en un entorno en la nube. Los datos visuales se preprocesan utilizando un filtro bilateral adaptativo basado en rango escalable (SCRAB) para eliminar el ruido de las imágenes de hojas de té. Se emplea GoogLeNet con función de activación GeLU para clasificar las hojas de té en normales y anormales. Los datos digitales del campo ambiental se utilizan para detectar la ocurrencia de enfermedades del té para su segmentación. Se usa Attention V-Net para mejorar la precisión de la segmentación con mecanismos de atención que se enfocan en regiones relevantes para mejorar la precisión en la identificación de las áreas afectadas. El modelo TEADIS propuesto alcanzó una precisión del 97.77% basado en los datos recopilados entre los años 2021 y 2023