dc.contributor.advisor |
Guimarães, Letícia Vieira |
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dc.contributor.author |
Ansolin, Lorenzo Leopoldino |
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dc.date.accessioned |
2024-06-26T12:47:15Z |
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dc.date.available |
2024-06-26T12:47:15Z |
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dc.date.issued |
2019 |
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dc.date.submitted |
2019 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.uergs.edu.br/xmlui/handle/123456789/3318 |
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dc.description.abstract |
Este trabalho apresenta uma metodologia para classificação automática de doenças em uma cultura de videira. A identificação ocorre diferenciando as principais doenças na cultura da uva, para isso faz uso de características especificas, como por exemplo manchas presentes na folha. As folhas contêm indicativos eficientes e que fornecem os sintomas das doenças atingíveis. Este classificador desenvolvido fornece o diagnóstico da doença que aflige uma videira e reduzindo o tempo e os custos no processo. A identificação e diagnóstico de doenças de forma automática possibilita uma ação mais rápida no sentido de ser mais eficaz na eliminação da doença. O modelo desenvolvido para classificação das doenças utiliza redes neurais convolucionais, sendo a camada de entrada do sistema os dados de folhas com determinadas doenças, e na camada de saída a doença mais provável assim como a probabilidade de acerto do sistema. Como resultado, é desenvolvida a importância de cada parâmetro de uma rede neural convolucional e a importância no contexto geral, influenciando no desempenho final. A arquitetura MobileNet foi utilizada e parâmetros ajustados permitiram taxas de erros muito próximos de zero. |
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dc.language.iso |
240625s2019####bl#a###fr#####000#0#por#d |
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dc.subject |
Redes neurais |
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dc.subject |
Redes Neurais Convolucionais |
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dc.subject |
Arquitetura MobileNet |
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dc.subject |
Uva - Cultura |
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dc.subject |
Produção intelectual - Uergs |
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dc.title |
Sistema computacional para detecção automática de doenças na produção de uva utilizando redes neurais convolucionais |
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dc.type |
Arquivo digital |
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local.description.areasdoconhecimento |
M004.032.26 |
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