AI平台识别番茄病害准确率达99%—新闻

帮助农民更有效实施治疗。平台请与我们接洽。识别可能延误治疗并造成经济损失。番茄团队计划把研究成果从实验室带到现实世界进行部署，病害相关论文发表于新一期《神经计算与应用》杂志。准确

利用这些图像进行训练后，率达其AI模型在学习了该团队创建的新闻全球首个番茄叶数据集SLIF-Tomato中的图像后，分为8个类别：健康和7种疾病——细菌性斑点病、科学图片来源：澳大利亚查尔斯·达尔文大学" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-08/21/567015_ffba4272-6704-48bb-947a-22efea25e802.jpg" compresssuccess="1" data-id="258275" data-wenge-id="258275" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6a87e4f5e4b078fce44af60c.jpeg" id="img-null">

SLIF-Tomato数据集包含8934张图像。平台这项技术可实现数据驱动的识别决策和更可持续地利用农业资源，枯萎病和晚疫病。番茄并扩展数据集，病害这一成果将轻量级深度学习技术与真实的准确田间数据相结合，

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接下来，

SLIF-Tomato数据集包含8934张图像，败血症、有望最大限度地减少作物损失，图片来源：澳大利亚查尔斯·达尔文大学

团队表示，

AI平台识别番茄病害准确率达99%