Data/hora: 04/06/2024 14:17:46

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 23/08/2019
Data da última atualização: | 23/10/2019
Autoria: | SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T.
Afiliação: | LEONARDO LIMA DE SOUZA, Bolsista CNPq (PIBIC); SANDRA AVILA, IC/Unicamp; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título: | Detecção de frutos em viticultura utilizando redes neurais profundas.
Ano de publicação: | 2019
Fonte/Imprenta: | In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2019, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2019.
Páginas: | p. 1-12.
ISBN: | 978-85-7029-149-3
Idioma: | Português
Notas: | CIIC 2019. Nº 19603.
Conteúdo: | RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por imagens coletadas em Abril de 2017 e Abril de 2018 na Vinícola De Guaspari. Anotada manualmente, a base de dados possui 5 cultivares diferentes de uva: Syrah, Chardonnay, Cabernet Franc, Cabernet Sauvignon e Sauvignon Blanc, totalizando 4419 amostras de cachos de uva. Foram treinadas duas redes neurais convolutivas de arquiteturas, YOLOv2 e YOLOv3, para detecção e localização dos cachos nas imagens. Resultados quantitativos demonstraram precisão de até 88%, revocação de até 74%, e F1-Score de até 80% para YOLOv2 e precisão de até 92%, revocação de até 65% e F1-Score de até 76% para YOLOv3. Testes qualitativos demonstram que a rede YOLOv2 generaliza melhor para o conjunto de dados utilizado, e a rede YOLOv3 fornece uma localização melhor ajustada.
Palavras-Chave: | Aprendizagem profunda; Deep Learning; Detecção de frutos; Detecção de uvas; Fruit detection; 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/201270/1/19603-Leonardo-Thiago-CIIC-2019-Oral.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20086-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS