ஐ.எஸ்.எஸ்.என்: 2375-4338

அரிசி ஆராய்ச்சி: திறந்த அணுகல்

திறந்த அணுகல்

எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.

அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்

700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது

குறியிடப்பட்டது
  • குறியீட்டு கோப்பர்நிக்கஸ்
  • கூகுள் ஸ்காலர்
  • ஜே கேட் திறக்கவும்
  • கல்வி விசைகள்
  • எலக்ட்ரானிக் ஜர்னல்ஸ் லைப்ரரி
  • RefSeek
  • டைரக்டரி ஆஃப் ரிசர்ச் ஜர்னல் இன்டெக்சிங் (DRJI)
  • ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
  • EBSCO AZ
  • OCLC- WorldCat
  • அறிஞர்
  • SWB ஆன்லைன் பட்டியல்
  • உயிரியல் மெய்நிகர் நூலகம் (vifabio)
  • பப்ளான்கள்
  • யூரோ பப்
இந்தப் பக்கத்தைப் பகிரவும்

சுருக்கம்

Automatic Rice Disease Detection

Franco Silveira

Agriculture not only supplies food but is also a source of income for a vast population of the world. Paddy plants usually produce a brown-coloured husk on the top and their seed, after de-husking and processing, yields edible rice which is a major cereal food crop and staple food, and therefore, becomes the cornerstone of the food security for half the world’s people. However, with the increase in climate change and global warming, the quality and its production are highly degradedby the common diseases posed in rice plants due to bacteria and fungi (such as sheath rot, leaf blast,leaf smut, brown spot, and bacterial blight).

The efficiency of the two most popular object detection algorithms (YOLOv3 tiny and YOLOv4 tiny) for smartphone applications was analysed for the detection of three diseases—brown spot, leaf blast, and hispa.