番茄是全球產量和貿易量最大的農產品之一，年產量為18,913萬噸（2023）。然而，番茄在種植過程中容易受到疾病和各種環境壓力的影響。這些番茄葉部病害降低了植物生長和生長過程所需光合作用效率，進而影響糧食生產，對農民造成重大經濟損失。

　　研究團隊提出了DeepD381v4plus網路，用於多品種番茄葉病的分類。該網路在準確性、敏感性、特異性、精確度、F1分數及馬修斯相關係數等指標均線超過0.96。此外，使用DeepDet381v4—YOLOv4M檢測器進行果實的檢測與計數，該檢測器在實際模擬中能在40公分的距離內準確檢測和計數成熟的番茄。

　　研究發現DeepD381v4plus網絡在多品種番茄葉病的識別上表現出色，且DeepDet381v4—YOLOv4M檢測器達到了0.90的平均精確度（mAP）。這些系統不僅能有效識別疾病，還能監控花朵形狀、果實成熟情況及識別因表面裂縫或疾病造成的損壞果實。

　　此項研究發表在2024年8月《Computers and Electronics in Agriculture》期刊，此項研究貢獻在於提供有效的工具，幫助農民及時預防疾病爆發，優化果實的收成時機，並提高作物的整體管理效率，最終促進農業生產的永續發展。這些技術的應用將有助於降低勞動成本，並確保收穫的番茄達到最佳品質。【延伸閱讀】- 利用雲端管理番茄的生長數據