Um sistema inteligente que prevê a produtividade do algodão em imagens de lavouras comerciais

• Autor(a) principal: Oliveira, Danilo Tedesco de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/181779
• topic: Aprendizagem de máquina; Detecção de objetos; Previsão de produtividade; Tendências para colheita inteligente; Deep Learning

Uma maneira de melhorar a qualidade da operação de colheita mecanizada do algodão é alterar as configurações e regulagens de colhedora ao longo do processo de acordo com informações que podem ser adquiridas durante a própria colheita. Acreditamos que a previsão da produtividade pode se tornar uma informação de grande importância no gerenciamento da qualidade da operação, visando ao aumento da eficiência e redução das perdas no processo. Portanto, nessa pesquisa apresentamos o desenvolvimento de um sistema inteligente capaz de prever a produtividade do algodão em imagens coloridas, adquiridas por um dispositivo mobile simples. Propomos uma abordagem robusta às condições ambientais, treinando algoritmos de detecção com imagens adquiridas em diferentes horários ao longo do dia. Os resultados experimentais para o modelo SSD Mobilenet V1 indicaram que é possível realizar a contagem dos capulhos presentes nas imagens adquiridas em diferentes horários ao longo do dia, com erros médios de 8.84% (~5 capulhos). Além disso, avaliando a previsão da produtividade em 205 imagens do conjunto de dados de teste, o erro foi igual à 17.86%. Esse valor representa variações de até 19.14 gramas entre cada previsão.