Sistema de visão computacional para reconhecimento e classificação de padrões de famílias de plantas invasoras
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18420 |
Resumo: | Computer Vision, in addition to involving pattern recognition and object classification techniques, has been characterized as an emerging field of fundamental importance in the context of intelligent computing. Its application has involved different areas of knowledge, which includes the agricultural area. Since its beginnings, which involved the interpretation of manuscripts and typed texts, it currently plays a fundamental role in the production of food and sustainable energy. This research seeks to use and develop Computer Vision for the identification and localized recognition of invasive plants, which require control in order to properly develop agricultural crops. With this in perspective, algorithms and concepts of Computer Vision and Internet of Things can be used to help with this task. Then, the construction of a stereo system capable of acquiring digital images in the field, obtaining depth information, segmenting, extracting features and classifying plants through supervised machine learning methods is carried out. Thus, the recognition of patterns of invasive plant families can help in the rational use of inputs and minimize environmental impacts, entering the list of precision agriculture technologies. For the development of the system, embedded control hardware and software were validated, allowing real-time action and wireless communication. Signal and image processing actions were applied to two databases referring to crops that are impacted by the presence of invasive plants, maize (Zea mays) and groundnut (Arachis hypogaea). For the pre-processing step, camera calibration parameters were obtained for stereo image rectification. For the segmentation step, thresholding in the HSV color space and morphological operations were performed. Accuracy and overlapping area metrics were used to validate the process. The disparity maps were obtained from the evaluation of local and semi-global matching algorithms. For the feature extraction step, descriptors of Local Binary Patterns and Haralick moments were applied. For the classification of invasive plants, classifiers based on Support Vector Machines were used. The developed system proved to be capable of generating depth information and plant classification, which contributes to decision-making and the application of different input rates. The results obtained prove the effectiveness of the method developed for recognition, qualification and classification for decision support in the control of families of invasive plants. |
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Moreno, Bruno MoraesCruvinel, Paulo Estevãohttp://lattes.cnpq.br/7924553462118511http://lattes.cnpq.br/29138020967156894b74e066-9871-46c5-9176-4f45628a6a1f2023-08-18T21:36:23Z2023-08-18T21:36:23Z2023-06-08MORENO, Bruno Moraes. Sistema de visão computacional para reconhecimento e classificação de padrões de famílias de plantas invasoras. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18420.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18420Computer Vision, in addition to involving pattern recognition and object classification techniques, has been characterized as an emerging field of fundamental importance in the context of intelligent computing. Its application has involved different areas of knowledge, which includes the agricultural area. Since its beginnings, which involved the interpretation of manuscripts and typed texts, it currently plays a fundamental role in the production of food and sustainable energy. This research seeks to use and develop Computer Vision for the identification and localized recognition of invasive plants, which require control in order to properly develop agricultural crops. With this in perspective, algorithms and concepts of Computer Vision and Internet of Things can be used to help with this task. Then, the construction of a stereo system capable of acquiring digital images in the field, obtaining depth information, segmenting, extracting features and classifying plants through supervised machine learning methods is carried out. Thus, the recognition of patterns of invasive plant families can help in the rational use of inputs and minimize environmental impacts, entering the list of precision agriculture technologies. For the development of the system, embedded control hardware and software were validated, allowing real-time action and wireless communication. Signal and image processing actions were applied to two databases referring to crops that are impacted by the presence of invasive plants, maize (Zea mays) and groundnut (Arachis hypogaea). For the pre-processing step, camera calibration parameters were obtained for stereo image rectification. For the segmentation step, thresholding in the HSV color space and morphological operations were performed. Accuracy and overlapping area metrics were used to validate the process. The disparity maps were obtained from the evaluation of local and semi-global matching algorithms. For the feature extraction step, descriptors of Local Binary Patterns and Haralick moments were applied. For the classification of invasive plants, classifiers based on Support Vector Machines were used. The developed system proved to be capable of generating depth information and plant classification, which contributes to decision-making and the application of different input rates. The results obtained prove the effectiveness of the method developed for recognition, qualification and classification for decision support in the control of families of invasive plants.A Visão Computacional, além de envolver técnicas do reconhecimento de padrões e classificação de objetos, vem se caracterizando como um campo emergente e de fundamental importância na contextualização da computação inteligente. Sua aplicação tem envolvido diferentes áreas do conhecimento, o que inclui a área agrícola. Desde os seus primórdios que envolveram a interpretação de manuscritos e textos digitados, atualmente encontra papel fundamental no que tange a produção de alimentos e energia sustentável. Esta pesquisa busca utilizar e desenvolver a Visão Computacional para a identificação e o reconhecimento localizado de plantas invasoras, as quais demandam controle para que se possa desenvolver adequadamente as culturas agrícolas. Tendo isto em perspectiva, pode-se utilizar algoritmos e conceitos de Visão Computacional e Internet das Coisas no auxílio de tal tarefa. É realizado então a construção de um sistema estéreo capaz de adquirir imagens digitais em campo, obter informação de profundidade, segmentar, extrair características e classificar plantas por intermédio de métodos supervisionados de aprendizado de máquina. Assim, o reconhecimento de padrões de famílias de plantas invasoras pode auxiliar no uso racional de insumos e minimizar impactos ambientais, entrando no rol de tecnologias da agricultura de precisão. Para o desenvolvimento do sistema foi validado hardware e software de controle embarcado, permitindo ação em tempo real e comunicação sem fio. As ações de processamento de sinais e imagens foram aplicadas em dois bancos de dados referente a culturas que são impactadas pela presença de plantas invasoras, a do milho (Zea mays) e a do amendoim (Arachis hypogaea). Para a etapa de pré-processamento, parâmetros de calibração de câmeras foram obtidos, para a retificação de imagens estéreo. Para a etapa de segmentação, foram performadas uma limiarização no espaço de cor HSV e operações morfológicas. As métricas de acurácia e área de sobreposição foram utilizadas para a validação do processo. Os mapas de disparidades foram obtidos a partir da avaliação de algoritmos de pareamento locais e semi-globais. Para a etapa de extração de características, foram aplicados descritores de Padrões Binários Locais e momentos de Haralick. Para a classificação das plantas invasoras, foram utilizados classificadores baseados em Máquinas de Vetores de Suporte. O sistema desenvolvido se mostrou capaz de gerar informação de profundidade e classificação de plantas, o que contribui na tomada de decisão e na aplicação em taxa variada de insumos. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do método desenvolvido para reconhecimento, qualificação e classificação para suporte à decisão no controle de famílias de plantas invasoras.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Processo nº 88887.488562/2020-00porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessVisão computacionalVisão estéreoReconhecimento de padrõesClassificação de plantas invasorasAprendizado de máquinaComputer visionStereo visionPattern recognitionPlant classificationMachine learningCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOSistema de visão computacional para reconhecimento e classificação de padrões de famílias de plantas invasorasComputer vision system for pattern recognition and classification of invasive plant familiesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis600600d6a8fce8-6aad-4994-aa24-bf1c60ccbaccreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALSistema de Visão Computacional para Reconhecimento e Classificação de Padrões de Famílias de Plantas Invasoras.pdfSistema de Visão Computacional para Reconhecimento e Classificação de Padrões de Famílias de Plantas Invasoras.pdfDissertação de mestradoapplication/pdf18914923https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/18420/1/Sistema%20de%20Vis%c3%a3o%20Computacional%20para%20Reconhecimento%20e%20Classifica%c3%a7%c3%a3o%20de%20Padr%c3%b5es%20de%20Fam%c3%adlias%20de%20Plantas%20Invasoras.pdff3b86acf8df582a8cae2ff9e034c875bMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/18420/2/license_rdff337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52TEXTSistema de Visão Computacional para Reconhecimento e Classificação de Padrões de Famílias de Plantas Invasoras.pdf.txtSistema de Visão Computacional para Reconhecimento e Classificação de Padrões de Famílias de Plantas Invasoras.pdf.txtExtracted texttext/plain322526https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/18420/3/Sistema%20de%20Vis%c3%a3o%20Computacional%20para%20Reconhecimento%20e%20Classifica%c3%a7%c3%a3o%20de%20Padr%c3%b5es%20de%20Fam%c3%adlias%20de%20Plantas%20Invasoras.pdf.txt5de7d48906d23bb60b7b58e04d71d40aMD53ufscar/184202024-05-14 17:42:53.361oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/18420Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222024-05-14T17:42:53Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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