IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE PRAGAS EM FOLHAS DE TOMATE UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS EM DISPOSITIVOS MÓVEIS

dc.contributor.advisorGuilherme Alberto Wachs Lopes
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4456728413230670
dc.contributor.authorALESSANDRO BIZ
dc.contributor.authorARTHUR FABRIS GATTI
dc.contributor.authorISLAN SILVA FIGUEREDO
dc.contributor.authorIVAN SANCHEZ TUZITA
dc.contributor.authorLUCAS DA SILVA OLIVEIRA
dc.date.accessioned2024-08-16T13:38:56Z
dc.date.available2024-08-16T13:38:56Z
dc.date.issued2022-12-06
dc.description.abstractO controle de pragas nos tomateiros é de suma importância para evitar o uso de agrotóxicos e perdas no cultivo do tomate. O desafio é contribuir com novas tecnologias para detecção de pragas em folhas de tomateiros e também, com uma agricultura sustentável, diminuindo eventuais perdas decorrentes do uso indevido de agrotóxicos. Muitos estudos abordaram a classificação de doenças, mas poucos realizaram a detecção sobre condições adversas que são realmente encontradas em uma plantação. Com isso, o objetivo do presente trabalho é criar e implementar um sistema computacional para detecção e classificação de pragas em folhas de tomateiros em tempo real. Esse sistema será implantado em um ambiente móvel sem conexão com a internet, de modo a detectar doenças no seu estágio inicial e evitar a proliferação. Para isso, além do desenvolvimento de todo o sistema de classificação, será desenvolvido um método de pré-processamento com o objetivo de segmentar a folha de tomateiro do fundo, substituindo-o por um que beneficie o classificador. Por fim, será desenvolvido uma interface para que usuário consiga tirar a foto da folha e classificar o tipo de sua doença em tempo real por um aplicativo móvelpt_BR
dc.format.extent93
dc.identifier.urihttps://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5508
dc.language.isopt_BR
dc.rightsRestrito
dc.titleIDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE PRAGAS EM FOLHAS DE TOMATE UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS EM DISPOSITIVOS MÓVEIS
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
fei.date.entrega2022
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
TCC222_G6.pdf
Tamanho:
7.92 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.75 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: