A APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS PARA DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE PLANTAS DANINHAS E SEU ESTADO DA ARTE

  • Luiz Carlos Marques Faculdade de Tecnologia de Garça
  • José Alfredo Covolan Ulson UNESP Bauru

Resumo

 


Ervas daninhas competem por recursos naturais tanto em áreas florestais, prejudicando o desenvolvimento da vegetação nativa, quanto em áreas agrícolas, afetando a qualidade das culturas cultivadas. Assim, surge a necessidade de realizar a classificação destas espécies, para que se possa corretamente aplicar métodos mecânicos ou químicos para a contenção das pragas. Esta pesquisa, apresenta aplicação e a comparação de técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning) com o intuito de automatizar a classificação de imagens referentes a plantas daninhas e vegetação nativa. Sendo que ao final é apresentada a Rede Neural Convolucional. Como diferencial, destaca-se a capacidade de autoaprendizagem da rede, fator importante uma vez que, na maioria dos casos as imagens são coletadas sob condições não ideias, a diferentes altura e níveis de iluminação. Espera-se por meio da pesquisa contribuir com informações significantes em relação a técnicas de inteligência artificial que podem ser utilizadas na classificação de imagens de plantas daninhas, o que contribuirá significativamente no ramo florestal e agrícola.

Publicado
2018-08-28
Como Citar
MARQUES, Luiz Carlos; ULSON, José Alfredo Covolan. A APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS PROFUNDAS PARA DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE PLANTAS DANINHAS E SEU ESTADO DA ARTE. REGRAD - Revista Eletrônica de Graduação do UNIVEM - ISSN 1984-7866, [S.l.], v. 11, n. 01, p. 391 - 403, aug. 2018. ISSN 1984-7866. Disponível em: <http://revista.univem.edu.br/REGRAD/article/view/2638>. Acesso em: 15 nov. 2018.