Fabrizio Sanino
DIVINE: DIagnosi delle malattie della VIte per immagini tramite le reti NEurali e il deep learning = DIVINE: DIagnosis of grapeVIne diseases through NEural networks and deep learning.
Rel. Andrea Bottino. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2024
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Abstract
I cambiamenti climatici stanno mettendo a dura prova le coltivazioni: si stima che il 40% delle colture a livello mondiale muoia prima del raccolto a causa delle malattie. A livello nazionale, una tra le piantagioni più importanti è la vite. L'irregolarità delle precipitazioni e l'aumento delle temperature facilitano la proliferazione di malattie funginee su questo tipo di piante. Per proteggere i vigneti, si è dunque costretti ad incrementare le quantità di agrofarmaci utilizzati. Inoltre, nella maggior parte dei casi, il trattamento viene eseguito senza discriminazione su tutta la coltivazione, poichè non si dispone di strumenti diagnostici con un livello di dettaglio sufficiente per consentire un intervento mirato.
L'uso massiccio di prodotti chimici, derivato dalle cause appena descritte, comporta non solo una crescita dei costi di produzione, ma soprattutto effetti negativi sulla salute umana e sull'ambiente
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Aziende collaboratrici
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