CÁC TÍNH NĂNG CHÍNH
CHỤP TRỰC TIẾP
Tích hợp camera, chụp quét tại vườn.
QUÉT VÀ NHẬN DIỆN VẾT BỆNH
Model V3 (Production)
MÔ HÌNH LÁ 3D
Xoay 360° quan sát hình thái phiến lá
MẪU THỬ NGHIỆM AI (1 CHẠM TEST):
5 mẫu cây trồng
THÔNG SỐ AI / MODEL
YOLOv8n (Object Detection)
Tập tin:
model/tomato_v3/best.ptLớp bệnh:
3 lớp (Bacterial, Early, Late)
mAP@50:
0.768
Recall (đốm nhỏ):
80.8%
Input / Conf:
640x640 / 0.25
Hệ thống tự động khoanh vùng đa ổ bệnh đồng nhiễm trên phiến lá cà chua.
QUY TRÌNH CHẨN ĐOÁN (USER FLOW)
KẾT QUẢ CHẨN ĐOÁN CHI TIẾT
Cảnh báo: Phát hiện đa bệnh (đồng nhiễm) trên cùng một lá cây!
Bệnh chẩn đoán chính
Nghiêm trọng
Early blight (Úa sớm)
Cần can thiệp cách ly và xử lý nấm Alternaria solani.
65%
Các bệnh khác được phát hiện:
BỆNH CÀ CHUA ĐƯỢC HỖ TRỢ
Xem toàn bộ (6) →
THƯ VIỆN BỆNH HỌC THỰC VẬT (CÀ CHUA)
Cơ sở dữ liệu bệnh học 6 bệnh tiêu chuẩn FAO, UC Davis IPM & IRRI
CẨM NANG CHĂM SÓC & QUẢN LÝ DỊCH HẠI IPM (FAO)
Quy chuẩn nông nghiệp sinh thái: Canh tác • Kiểm tra • Sinh học • An toàn BVTV
Tiêu chuẩn FAO & VietGAP
LỊCH SỬ CHẨN ĐOÁN & NHẬT KÝ ĐỒNG RUỘNG
Tra cứu kết quả quét, theo dõi diễn biến sức khỏe cây trồng theo thời gian
Tổng lượt quét
0
Đã phân tích AI
Độ chính xác TB
80.8%
Chỉ số mAP@50
Số bệnh phát hiện
6 lớp
Cà chua mở rộng
Trạng thái mô hình
Sẵn sàng
YOLOv8 Inference
Bản ghi quét gần đây:
TRỢ LÝ KỸ SƯ NÔNG NGHIỆP AI (LEAF_AI CHATBOT)
Tư vấn bệnh học thực vật, phác đồ điều trị và kỹ thuật canh tác VietGAP / FAO
Gợi ý:
Kỹ sư Nông nghiệp LEAF_AI:
Xin chào bà con và quý kỹ sư! Tôi là trợ lý AI chuyên về bệnh cây trồng họ cà chua. Bạn có thể chụp ảnh hoặc mô tả triệu chứng lá cây bất thường, tôi sẽ giải đáp nguyên nhân và tư vấn phác đồ điều trị 3 cấp độ (Canh tác, Sinh học, Hóa học 4 đúng).
VỀ DỰ ÁN LEAF_AI & KIẾN TRÚC MÔ HÌNH HỌC SÂU
Mục tiêu & Sứ mệnh Nông nghiệp Xanh
LEAF_AI được nghiên cứu và phát triển nhằm đồng hành cùng nhà nông Việt Nam giải quyết bài toán phát hiện sớm, chính xác các dịch bệnh nguy hiểm trên cây cà chua. Bằng cách ứng dụng thị giác máy tính hiện đại (YOLOv8 Nano), hệ thống giúp người nông dân:
- Chẩn đoán tức thì tại đồng ruộng: Hỗ trợ thiết bị di động, camera quét trực tiếp không cần gửi mẫu xét nghiệm phức tạp.
- Nhận diện đa ổ bệnh đồng nhiễm: Khoanh vùng chính xác từng vết bệnh riêng biệt ngay cả khi cây bị nhiễm đồng thời nấm và vi khuẩn.
- Phác đồ điều trị chuẩn mực FAO: Tích hợp 8 nguyên tắc canh tác, 10 bước IPM và quy chuẩn 4 đúng nhằm giảm thiểu lạm dụng thuốc bảo vệ thực vật, hướng đến nông sản sạch an toàn.
Kiến trúc Mô hình YOLOv8n
| Thông số | Model V3 (Production) | Model V4 (Experimental) |
|---|---|---|
| Số lớp bệnh | 3 lớp chính | 6 lớp mở rộng |
| mAP@50 | 0.768 | 0.742 |
| Recall đốm nhỏ | 80.8% | 79.1% |
| Kích thước ảnh | 640x640 px | 640x640 px |
| Độ trễ suy luận | ~18ms (Edge/Mobile) | ~24ms (Edge/Mobile) |
Tài liệu tham khảo học thuật: FAO Plant Production and Protection Paper, Cornell University Vegetable MD Online, UC Davis IPM Tomato Guide.