TRÌNH ĐƠN TRA CỨU
Tất cả
Skip Navigation Links.
  • Bài trích
  • Nhan đề: Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán sâu bệnh cây trồng ', Cn Từ khóa: k.
Tác giả CN Lã Mai Anh
Nhan đề Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán sâu bệnh cây trồng ', Cn Từ khóa: k.
Tóm tắt Nông nghiệp là ngành kinh tế trọng điểm, tuy nhiên, sâu bệnh hại cây trồng gây ra những tổn thất lớn về năng suất và kinh tế hàng năm. Việc chẩn đoán bệnh truyền thống đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu và tốn nhiều thời gian, dẫn đến việc xử lý chậm trễ hoặc không chính xác. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence), đặc biệt là các môn hình học sâu và môn hình ngân ngữ lớn đa phương thức mở ra một hướng đi mới cho việc chẩn đoán bệnh cây một cách nhanh chóng và tự động. Bài báo trình bày quá trình nghiên cứu và thiết kế một hệ thống ứng dụng web thông minh, sử dụng API (Application Programming Interface) của Google Gemini để phân tích hình ảnh lá cây và đưa ra chẩn đoán. Hệ thống bao gồm một giao diện (frantend) cho phép người dùng tải ảnh và một máy chủ (backend) xử lý yêu cầu, gọi API và trả về kết quả phân tích chi tiết, bao gồm nhận diện bệnh, mô tả triệu chứng và đề xuất phương án điều trị. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, cung cấp phản hồi nhanh và kết quả chẩn đoán có cấu trúc rõ ràng, trực quan, mang lại tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ nông dân ra quyết định và thực hành nông nghiệp thông minh.
Từ khóa tự do Trí tuệ nhân tạo
Từ khóa tự do xử lý ảnh
Từ khóa tự do chẩn đoán bệnh cây
Từ khóa tự do Google Gemini
Tác giả(bs) CN Phạm Đức Thắng
Tác giả(bs) CN Nguyễn Văn Tiến
Tác giả(bs) CN Lưu Mạnh Đức
Nguồn trích Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng2026-3-2tr. Số: 12 Tập: 2025
00000000nab#a2200000ui#4500
00160460
0026
004946EF210-C8EC-420F-9BFB-E38211F53204
005202603030923
008081223s VN| vie
0091 0
039|y20260303092303|zcuonglv
040 |aTV EAUT
041 |avie
044 |avm
10010|aLã Mai Anh
245 |aNghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán sâu bệnh cây trồng ', Cn Từ khóa: k.
520 |aNông nghiệp là ngành kinh tế trọng điểm, tuy nhiên, sâu bệnh hại cây trồng gây ra những tổn thất lớn về năng suất và kinh tế hàng năm. Việc chẩn đoán bệnh truyền thống đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu và tốn nhiều thời gian, dẫn đến việc xử lý chậm trễ hoặc không chính xác. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence), đặc biệt là các môn hình học sâu và môn hình ngân ngữ lớn đa phương thức mở ra một hướng đi mới cho việc chẩn đoán bệnh cây một cách nhanh chóng và tự động. Bài báo trình bày quá trình nghiên cứu và thiết kế một hệ thống ứng dụng web thông minh, sử dụng API (Application Programming Interface) của Google Gemini để phân tích hình ảnh lá cây và đưa ra chẩn đoán. Hệ thống bao gồm một giao diện (frantend) cho phép người dùng tải ảnh và một máy chủ (backend) xử lý yêu cầu, gọi API và trả về kết quả phân tích chi tiết, bao gồm nhận diện bệnh, mô tả triệu chứng và đề xuất phương án điều trị. Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, cung cấp phản hồi nhanh và kết quả chẩn đoán có cấu trúc rõ ràng, trực quan, mang lại tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ nông dân ra quyết định và thực hành nông nghiệp thông minh.
653 |aTrí tuệ nhân tạo
653 |axử lý ảnh
653 |achẩn đoán bệnh cây
653 |aGoogle Gemini
700 |aPhạm Đức Thắng
700 |aNguyễn Văn Tiến
700 |aLưu Mạnh Đức
7730 |tXây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng|d2026-3-2|gtr.|v2025|i12
890|a0|b0|c1|d0
Không tìm thấy biểu ghi nào