Ekstraksi fitur
Komposisi warna HSV dan tekstur GLCM dihitung langsung dari foto pada perangkat pengguna.
PROTOTIPE PENELITIAN TERINTEGRASI · v1.0.0
Kenali gejala jagung dengan analisis citra dan sistem pakar.
Eksplorasi indikasi penyakit tanaman jagung menggunakan ekstraksi fitur HSV, GLCM, fitur CNN, hasil seleksi GA, dan mesin aturan yang dapat ditelusuri.
ⓘVersi ini menggunakan model AI demonstrasi yang dilatih pada gambar sintetis; belum tervalidasi pada foto lapangan.
🌽
01 Input citraDaun jagung
02 Model hybridHSV · GLCM · CNN
03 Sistem pakarAturan & rekomendasi
05Kelas kondisi daun
88Fitur gabungan
37Fitur dipilih GA
100%Tanpa database eksternal
ALUR TEKNOLOGI
Satu alur, dua pendekatan
Model citra menawarkan indikasi, sistem pakar memeriksa kesesuaian gejala dan menyediakan penjelasan.
Model hybrid CNN
Bobot CNN demonstrasi dijalankan melalui JavaScript tanpa ketergantungan Python di hosting.
Aturan sistem pakar
Gejala dipadankan dengan lima kelas, disertai skor kecocokan, aturan, dan rekomendasi konservatif.
COBA APLIKASI
Buka halaman analisis ↗Mulai dari foto daun atau gejala yang terlihat.
Anda dapat mengisi gejala tanpa foto, atau menambahkan foto untuk demonstrasi inferensi hybrid.