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Recognition and classification of paddy leaf diseases using Optimized Deep Neural network with jaya algorithm

Information Processing in Agriculture 2020年第2期7卷 249-260页

作者： S.Ramesh D.Vydeki Electronics and Communication Engineering Department VIT UniversityChennai 600127India

In the agriculture field,one of the recent research topics is recognition and classification of diseases from the leaf images of a *** recognition of agricultural plant diseases by utilizing the image processing techniques will minimize the reliance on the farmers to protect the agricultural *** this paper,Recognition and Classification of Paddy Leaf Diseases using Optimized Deep Neural Network with jaya algorithm is *** the image acquisition the images of rice plant leaves are directly captured from the farm field for normal,bacterial blight,brown spot,sheath rot and blast *** pre-processing,for the background removal the RGB images are converted into HSV images and based on the hue and saturation parts binary images are extracted to split the diseased and non-diseased *** the segmentation of diseased portion,normal portion and background a clustering method is *** of diseases is carried out by using Optimized Deep Neural Network with jaya optimization algorithm(DNN_JOA).In order to precise the stability of this approach a feedback loop is generated in the post processing *** experimental results are evaluated and compared with ANN,DAE and *** proposed method achieved high accuracy of 98.9%for the blast affected,95.78%for the bacterial blight,92%for the sheath rot,94%for the brown spot and 90.57%for the normal leaf image.

关键词： Paddy leaf diseases Optimized Deep Neural Network jaya optimization algorithm K-means clustering Color features Texture features

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