Implementation of a CNN Model on Raspberry Pi and Drone System for Palm Tree Disease Classification in the Qassim Region

مجالات المشروع

وصف المشروع

تعتبر زراعة النخيل حجر أساس في الاقتصاد الزراعي بمنطقة القصيم في المملكة العربية السعودية. ومع ذلك، يواجه هذا القطاع تحديات كبيرة ناتجة عن أمراض النباتات، حيث أثبتت طرق الفحص اليدوية التقليدية أنها تتطلب جهداً مكثفاً، وتستغرق وقتا هذا المشروع أوجه القصور هذه من خلال تطوير ً طويلاً، وغالباً ما تكون عرضة للأخطاء البشرية. يعالج نظام آلي للكشف عن الأمراض في الوقت الفعلي، يدمج تقنية التعلم العميق (Learning Deep (مع أنظمة المراقبة الجوية الذاتية. يستخدم الحل المقترح طائرة بدون طيار (Drone (مجهزة بقطعة "راسبيري باي" (4B Pi Raspberry (وكاميرا عالية الدقة لالتقاط صور جوية لمزارع النخيل. تقوم الشبكة العصبية التلافيفية (CNN ،(والتي تم تحسينها لتعمل بكفاءة على الأجهزة المدمجة (Computing Edge ،(بمعالجة هذه الصور مباشرة على متن الطائرة لتصنيف النخيل إلى سليمة أو مصابة. يعالج هذا النهج بشكل خاص التحديات المحلية، مثل محدودية الاتصال بالإنترنت في المزارع النائية، وذلك من خلال إجراء عملية التحليل ومعالجة البيانات مباشرة على الجهاز دون الحاجة للاتصال بالشبكة. من خلال تطبيق هذا النظام المتكامل، يهدف المشروع إلى تزويد المزارعين بأداة تشخيص سريعة وفعالة من حيث التكلفة بشكل تتيح التدخل المبكر لمعالجة الأشجار. لا يقتصر دور النظام على تعزيز دقة تحديد الأمراض فحسب، بل يقلل أيضاً كبير من وقت الاستجابة مقارنة بعمليات المسح اليدوي. وفي النهاية، يساهم هذا البحث في تعزيز مفهوم الزراعة الذكية في المنطقة، ودعم الاستدامة الاقتصادية، وحماية الثروة الزراعية الحيوية من خطر تفشي الأمراض

فريق المشروع