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Smart farming is a relatively new term for harnessing artificial intelligence (AI) and other emerging technologies to grow crops more effectively and efficiently. Intelligent farming systems (IFS) aim to take the guesswork out of farming and enable farmers to make data-driven decisions, resulting in higher yields of better quality crops produced with maximum efficiency [1]. The generic term artificial intelligence (AI) encompasses all methods by which machines mimic human knowledge, including decision-making, data analysis and problem-solving skills. One of the most common methods is machine learning (ML), which is often considered synonymous with AI. In this article we worked on YOLO (You Only Look Once), which is a method/medium for detecting objects using an intelligent Raspberry PI microprocessor for the first time. We used cassava leaves to detect diseased and/or healthy leaves, and managed to get real-time results from the Raspberry PI.
RESUME : L'agriculture intelligente est un terme relativement nouveau qui désigne l'exploitation de l'intelligence artificielle (IA) et d'autres technologies émergentes pour cultiver les plantes de manière plus efficace et efficiente. Les systèmes agricoles intelligents (SAS) ont pour objectif de débarrasser les agriculteurs de leurs conjectures et de leur permettre de prendre des décisions fondées sur des données, ce qui se traduit par des rendements plus élevés de cultures de meilleure qualité produites avec une efficacité maximale [1]. Le terme générique d'intelligence artificielle (IA) englobe toutes les méthodes par lesquelles les machines imitent la connaissance humaine, entre autres la prise de décision, l'analyse des données et la capacité à résoudre des problèmes. L'une des méthodes les plus courantes est l'apprentissage automatique (ML) qui est souvent considérée synonyme de l'IA. Dans cet article nous avons travaillé YOLO (You Only Look Once) qui est une méthode/moyen de détecter des objets en utilisant pour la première fois un microprocesseur intelligent Raspberry PI. Nous avons utilisé des feuilles de manioc pour la détection de feuilles malades et/ou saines, nous avons réussi à avoir en temps réels les résultats avec la Raspberry pi.