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PROCESS OF USING MACHINE LEARNING FOR CANNABIS PLANT HEALTH DIAGNOSTICS

机译:机器学习对大麻植物健康诊断的应用过程

摘要

The ability to make real-time and high accuracy diagnostic determinations is critical for high volume, high value crops, such as cannabis. Advances in learning-based algorithms provide an improved way to perform plant health diagnostics. A significantly large content library of plant health specific to cannabis plants may be used to train a machine learning algorithm to correlate input data with a generated output diagnosis. Maintaining and growing the underlying content library is an important consideration in a deployed solution. Diagnostic results may also include remediation recommendations to allow users to take immediate action on their plant.
机译:实时,高精度诊断确定的能力对于大麻等高产量,高价值作物至关重要。基于学习的算法的进步为执行植物健康诊断提供了一种改进的方法。大麻植物特有的庞大的植物健康内容库可用于训练机器学习算法,以将输入数据与生成的输出诊断关联起来。维护和扩展基础内容库是已部署解决方案中的重要考虑因素。诊断结果还可以包括补救建议,以使用户可以立即对其工厂采取措施。

著录项

  • 公开/公告号US2018197287A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ADRIAN RONALDO MACIAS;

    申请/专利号US201815865260

  • 发明设计人 ADRIAN RONALDO MACIAS;

    申请日2018-01-09

  • 分类号G06T7;G06N99;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:01:33

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