[Detección y clasificación automática de enfermedades en frutas y hojas de cítricos utilizando un modelo basado en CNN personalizado

Resumen

El avance y desarrollo comercial de India dependen en gran medida de la agricultura. Un tipo de fruta comunmente cultivada en entornos tropicales es el cítrico. Se requiere un juicio profesional al analizar una enfermedad porque diferentes enfermedades tienen ligeras variaciones en sus síntomas. Para
reconocer y clasificar enfermedades en frutas y hojas de cítricos, se desarrolló en esta investigación un enfoque personalizado basado en CNN que vincula CNN con LSTM. Al utilizar un método basado en CNN, es posible diferenciar automáticamente entre frutas y hojas más saludables y aquellas que tienen
enfermedades como la plaga de frutas, el verdor de frutas, la sarna de frutas y las melanosis. En términos de desempeño, el enfoque propuesto alcanza una precisión del 96%, una sensibilidad del 98%, una  recuperación del 96% y una puntuación F1 del 92% para la identificación y clasificación de frutas y hojas
de cítricos, y el método propuesto se comparó con KNN, SVM y CNN y se concluyó que el modelo basado en CNN propuesto es más preciso y efectivo para identificar enfermedades en frutas y hojas de cítricos.