Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de doenças em plantações de soja (2024)
- Authors:
- Autor USP: MATEO, LUCAS HENRIQUE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: REDES NEURAIS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; AGRONEGÓCIO
- Keywords: CNN; VGG; ResNet
- Language: Português
- Abstract: A produção agrícola desempenha um papel fundamental na alimentação global e na economia, tornando a monitoração da saúde das plantas uma prioridade. Este estudo tem como objetivo utilizar técnicas de visão computacional para desenvolver um algoritmo capaz de classificar imagens de plantações de soja entre saudáveis e duas doenças específicas, contribuindo para a prevenção de perdas de alimentos e para a sustentabilidade do agronegócio. Este estudo aborda a seguinte questão de pesquisa: "A utilização de técnicas de modelos de redes neurais convolucionais possibilita ao computador interpretar e compreender imagens de plantas, de forma a realizar a classificação de doenças em fotografias inéditas de plantações de soja?" Para isso, foram realizados experimentos com arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs), incluindo VGG, ResNet, Inception e EfficientNET, comparando sua eficácia na classificação das plantações de soja entre as classes “diabrotica speciosa”, “caterpillar” e “saudável”. A organização do estudo inclui uma revisão da literatura sobre a importância da saúde das plantas na agricultura, seguida pela descrição detalhada do problema de pesquisa e dos objetivos do estudo. Em seguida, são exploradas as arquiteturas de CNNs selecionadas e suas respectivas aplicações na detecção de doenças em plantas, destacando suas características e contribuições para o campo da visão computacional agrícola. A metodologia do estudo compreende a coleta e preparação dos dados, treinamento e avaliação dos modelos de CNNs, e análise dos resultados obtidos. Por fim, são discutidas as conclusões do estudo, incluindo insights sobre a eficácia das diferentes arquiteturas de CNNs na detecção de doenças em plantações de soja e possíveis direções futuras para pesquisa na área de visão computacional agrícola.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
-
ABNT
MATEO, Lucas Henrique. Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de doenças em plantações de soja. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5fb1824-1bbe-45da-869a-53f4be04662c/Lucas_Henrique_Mateo.pdf. Acesso em: 22 abr. 2025. -
APA
Mateo, L. H. (2024). Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de doenças em plantações de soja (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5fb1824-1bbe-45da-869a-53f4be04662c/Lucas_Henrique_Mateo.pdf -
NLM
Mateo LH. Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de doenças em plantações de soja [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5fb1824-1bbe-45da-869a-53f4be04662c/Lucas_Henrique_Mateo.pdf -
Vancouver
Mateo LH. Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de doenças em plantações de soja [Internet]. 2024 ;[citado 2025 abr. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5fb1824-1bbe-45da-869a-53f4be04662c/Lucas_Henrique_Mateo.pdf
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