Redes neurais profundas para detecção e contagem automática de moscas brancas no contexto agrícola

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, João Gabriel Junqueira da
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
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Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/11372
Resumo: The evolution of precision agriculture increased agricultural production and provided major challenges in terms of efficiency, food safety, sustainability and environmental impact. Specifically, the pest management is extremely important in healthy crop. This work proposes a neural network architecture for detecting and counting the whitefly pest at different stages of nymphs and its adult life. Data are being considered in controlled environments through microscopic images and open environments in the field with sticky traps. Systematic review, data acquisition and analysis steps are completed, and results obtained so far point to a viability of a solution delivered in a software application and an intelligent trap to be used in the field.
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Data are being considered in controlled environments through microscopic images and open environments in the field with sticky traps. Systematic review, data acquisition and analysis steps are completed, and results obtained so far point to a viability of a solution delivered in a software application and an intelligent trap to be used in the field.A evolução da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este trabalho tem como intuito propor uma arquitetura de rede neural para detecção e contagem da praga mosca branca em diferentes estágios ninfais e da sua vida adulta. Estão sendo considerados dados em ambientes controlados através de imagens microscópicas e ambientes abertos no campo com o auxílio de armadilhas adesivas. Com as etapas de revisão sistemática, aquisição de dados e análises comparativas de diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais finalizadas, os resultados da pesquisa indicam a viabilidade de uma aplicação de software e concepção de uma armadilha inteligente para ser utilizada no campo.Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2021-05-12T19:34:44Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Dissertação - João Gabriel Junqueira da Silva - 2021.pdf: 936863 bytes, checksum: d9a8899bf2b4e8b0a06cbcdf99c2a1d7 (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2021-05-13T12:24:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Dissertação - João Gabriel Junqueira da Silva - 2021.pdf: 936863 bytes, checksum: d9a8899bf2b4e8b0a06cbcdf99c2a1d7 (MD5)Made available in DSpace on 2021-05-13T12:24:59Z (GMT). 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