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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorKIRINUS, N. W.
dc.contributor.authorTACA, B. S.
dc.contributor.authorIORA, M. S.
dc.contributor.authorRIEDER, R.
dc.contributor.authorCESARO JUNIOR, T. de
dc.contributor.authorLAU, D.
dc.date.accessioned2024-09-04T16:53:41Z-
dc.date.available2024-09-04T16:53:41Z-
dc.date.created2024-09-04
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationIn: WORKSHOP DE TRABALHOS DA GRADUAÇÃO - CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES, 36. , 2023, Rio Grande. Anais estendidos [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 144-147.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1167116-
dc.descriptionAfídeos ocasionam uma série de danos às plantações, acarretando um prejuízo significativo aos agricultores. O manejo e o controle destas pragas agrícolas são indispensáveis para garantir a vitalidade das lavouras e um melhor rendimento das safras. Neste trabalho é introduzido o AphidCV Mobile, um aplicativo que utiliza modelos de inteligência artificial para detectar, contabilizar e classificar afídeos, com suporte a seis espécies diferentes. Foi desenvolvida uma versão de prova do conceito que executa tarefas de pré-processamento de imagens no lado cliente, implementada no framework Flutter, e compilada para Android e iOS. A implementação do aplicativo também utiliza uma API Rest para comunicação com uma plataforma web de monitoramento de insetos, que executa a inferência no lado servidor, considerando novas versões dos modelos. Esta ferramenta facilita o acesso a essa plataforma web, uma vez que as imagens para processamento e análise de especialistas podem ser capturadas pela própria câmera do dispositivo móvel, agilizando o processo de monitoramento da flutuação populacional desses insetos e emissão de boletins de alerta aos agricultores.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectAfídeos
dc.subjectVisão computacional
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectAgricultura digital
dc.subjectMonitoramento de pragas
dc.titleAphidCV Mobile: ferramenta para classificação e contagem de afídeos em dispositivos móveis.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroPraga de Planta
dc.subject.thesagroPulgão
dc.subject.thesagroTrigo
dc.subject.thesagroManejo
riaa.ainfo.id1167116
riaa.ainfo.lastupdate2024-09-04
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2023.27468
dc.contributor.institutionNICOLAS WELFER KIRINUS, UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO; BRENDA SLONGO TACA, UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO; MORGANA SORESINA IORA, UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO; RAFAEL RIEDER, UNIVERSIDADE DE PASSO FUNDO; TELMO DE CESARO JUNIOR, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA SUL-RIO-GRANDENSE; DOUGLAS LAU, CNPF.
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPF)

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