Data/hora: 06/06/2024 02:57:44

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 21/09/2018
Data da última atualização: | 15/08/2023
Autoria: | SANTOS, A. A. dos; AVILA, S.; SANTOS, T. T.
Afiliação: | ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS; SANDRA AVILA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título: | Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2.
Ano de publicação: | 2018
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12., 2018, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2018.
Páginas: | Não paginado.
ISBN: | 978-85-7029-145-5
Idioma: | Português
Notas: | CIIC 2018. Nº 17601.
Conteúdo: | RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquina. Uma base de dados foi criada e manualmente anotada a partir de imagens obtidas em abril de 2017 na Vinícola Guaspari. No total são 11.883 imagens contendo exemplos de cachos de uvas e folhas. Uma rede convolutiva com arquitetura YOLOv2 foi treinada para localização e classificação de cachos e folhas. Testes quantitativos demonstraram resultados para a detecção e classificação com precisão de 100%, revocação de até 74,2% e F1-Score de 85,2% para classe "uva" e precisão de 100%, revocação de até 67,9% e F1-Score de 80,9% para a classe "folha". Testes qualitativos mostram que o modelo generaliza bem quando testado em fotografias de outras variedades de uvas. Esses resultados se mostram promissores para a melhoria do método e caminham para a possibilidade de aplicação em campo.
Palavras-Chave: | Aprendizado de máquina; Aprendizado supervisionado; Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Fruit detection; Image Recognition; Machine learning; Reconhecimento de Imagens; Redes neurais.
Thesagro: | Viticultura.
Thesaurus Nal: | Neural networks; Viticulture.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/183361/1/18601.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (19715-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS