Identification des plantes médicinales avec intelligence

Abstract

Les plantes médicinales sont utilisées depuis des temps immémoriaux pour traiter une variété des maladies en raison de leurs multiples vertus découlant des propriétés de leurs composés bioactifs tels que les composés phénoliques, caroténoïdes, anthocyanes et autres composants. Ces composés sont reconnus pour leurs propriétés anti_oxydantes, antiallergiques, anti-inflammatoires et antibactériennes. Il existe de nombreuses espèces de plantes connues pour leurs propriétés médicinales notamment les herbes. Cependant, il est difficile de distinguer entre ces herbes, même avec des systèmes de vision qui ont considérablement amélioré leur capacité à extraire des caractéristiques complexes et à sélectionner les plus importantes grâce à l’apprentissage automatique. Par conséquent, il est essentiel de mettre en place des outils et des méthodes claires et efficaces afin d’identifier les plantes médicales à travers l’analyse de leurs feuilles, tiges et fleurs. En effet, l’objectif principal de notre étude est de développer un système d’identification des plantes médicinales basé sur des techniques d’intelligence Artificiel. A cette fin, nous avons conçu cinq modèles basés sur Machine Learning pour classer et identifier les plantes. Ces modèles sont ensuite évalués en calculant les mesures de performance.