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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Informática Agropecuária - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Date Issued: 2018
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: SANTOS, A. A. dos
AVILA, S.
SANTOS, T. T.
Additional Information: ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS; SANDRA AVILA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Title: Detecção automática de uvas e folhas em viticultura com uma rede neural YOLOv2.
Publisher: In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12., 2018, Campinas. Anais... [S.l: s.n], 2018.
Pages: Não paginado.
Language: pt_BR
Notes: CIIC 2018. Nº 17601.
Keywords: Detecção de frutos
Reconhecimento de Imagens
Aprendizagem profunda
Aprendizado de máquina
Redes neurais
Aprendizado supervisionado
Image Recognition
Fruit detection
Deep Learning
Learning machine
Description: RESUMO - Neste trabalho, o problema de detecção de frutas e folhas em viticultura para aplicações envolvendo sensoriamento próximo foi modelado como um problema de aprendizado supervisionado de máquina. Uma base de dados foi criada e manualmente anotada a partir de imagens obtidas em abril de 2017 na Vinícola Guaspari. No total são 11.883 imagens contendo exemplos de cachos de uvas e folhas. Uma rede convolutiva com arquitetura YOLOv2 foi treinada para localização e classificação de cachos e folhas. Testes quantitativos demonstraram resultados para a detecção e classificação com precisão de 100%, revocação de até 74,2% e F1-Score de 85,2% para classe "uva" e precisão de 100%, revocação de até 67,9% e F1-Score de 80,9% para a classe "folha". Testes qualitativos mostram que o modelo generaliza bem quando testado em fotografias de outras variedades de uvas. Esses resultados se mostram promissores para a melhoria do método e caminham para a possibilidade de aplicação em campo.
Thesagro: Viticultura
NAL Thesaurus: Viticulture
Neural networks
Data Created: 2018-09-21
ISBN: 978-85-7029-145-5
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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