Publicação: Aplicação de técnicas de Visão Computacional para identificação de ferrugem em folhas de café
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues
Resumo
O café é uma bebida presente na vida de muitas pessoas ao redor do mundo, além de ser de grande importância para a economia de diversos países. A ferrugem dos cafezais é uma doença muito grave que ataca lavouras em todo o mundo e identificá-la de forma rápida e assertiva pode auxiliar no seu controle. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de seis Redes Neurais Convolucionais (CNN) no contexto da detecção de ferrugem em folhas de café, utilizando-se de um banco de imagens disponibilizado publicamente. Todas as CNNs foram avaliadas para classificação binária, isto é, para indicar se a folha possui ou não ferrugem. A rede de melhor desempenho na classificação binária foi usada para classificação multiclasse, que inclui quatro diferentes níveis (estágios) de ferrugem. Para o treinamento e validação dos modelos foram aplicadas técnicas de aumento de dados e a validação cruzada k-fold. Entre as redes avaliadas, a ResNet obteve os melhores resultados, alcançando uma acurácia de 95,19% na classificação binária e 78,03% na classificação multiclasse. O trabalho contribui para a aplicação da Visão Computacional como uma ferramenta auxiliar para os cafeicultores, permitindo a detecção precoce da presença de ferrugem nas folhas de café e auxiliando na tomada de decisões relacionadas ao manejo das lavouras.
Abstract
Palavras-chave
Inteligência Artificial, Deep Learning, CNN, folhas de café, classificação de imagens
Citação
MACHADO, Thiago Vieira. Aplicação de técnicas de visão computacional para identificação de ferrugem em folhas de café. 2023. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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