IDENTIFICAÇÃO DE BICHO-MINEIRO E DE FERRUGEM NO CAFEEIRO UTILIZANDO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS E REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS

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Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.56579/rei.v6i3.972

Palabras clave:

Deep Learning, Visão Computacional, Rede Neural Convolucional, Leucoptera Coffeella, Hemileia Vastatrix

Resumen

A demanda do mundo por café aumenta a cada ano, e o Brasil é um dos maiores produtores globais. Com o elevado volume de produção, há uma necessidade crescente de melhoria da qualidade do produto devido às exigências dos mercados nacional e internacional. Porém, pragas como o bicho mineiro (Leucoptera coffeella) e a ferrugem (Hemileia vastatrix) causam grandes danos em plantações de café, resultando em perdas da cultura anualmente. Vários métodos e técnicas vêm sendo desenvolvidas e aplicadas para avaliação do nível de infestação e controle destas pragas. Entre essas técnicas estão o uso de visão computacional e rede neural convolucional (CNN). Assim, o objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para identificar corretamente a presença de pragas, reduzindo o tempo de avaliação, o erro do avaliador e os gastos com mão de obra. A acurácia dos métodos desenvolvidos ficou entre 99,67% e 97,00%.

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Biografía del autor/a

CHARLY BRAGA VENTURA , Universidade Federal de Itajubá

Aluno do Programa de Pós-graduação em Ciência e Tecnologia da Computação da Universidade Federal de Itajubá.

ÉRICK OLIVEIRA RODRIGUES, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Professor adjunto de ciência da computação na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) e professor permanente no programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas (PPGEPS) do campus Pato Branco, ex professor adjunto da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI). Tem doutorado em ciência da computação pela Universidade Federal Fluminense, com período de 6 meses no Instituto do Petróleo na Khalifa University em Abu Dhabi (foco: computação visual e aprendizado de máquina), onde trabalhou como pesquisador assistente. Recebeu menção honrosa da CAPES na tese de doutorado (uma das 3 melhores teses do Brasil em ciência da computação). Também ganhou prêmio de excelência de melhor tese de doutorado da UFF em ciência e tecnologia. Possui título de mestre em computação também pela Universidade Federal Fluminense e graduação em Sistemas de Computação, também na UFF. Na ocasião, também recebeu prêmio de melhor dissertação de mestrado nas ciências exatas e tecnológicas pela UFF. Possui publicações nas melhores revistas internacionais de sua área de atuação. Já trabalhou com várias linguagens de programação ao longo dos mais de 15 anos de experiência com o tema. Já liderou e ajudou na criação de diversos projetos incluindo jogos, bibliotecas de imagens, software de inteligência artificial, processamento de imagens médicas, etc. As principais áreas de interesse são: processamento de imagens, reconhecimento de padrões, aprendizado de máquina, data mining, bioinformática, programação paralela em placas de video, aplicação da computação na saúde (diagnóstico, sistemas de suporte, etc), simuladores, otimização, jogos e engines e aplicações multiplataforma (incluindo mobile, web e desktop). As principais linguagens de programação são Java, C/C++, CUDA, Javascript, PHP, CSS, GPU Shaders, etc.

VANESSA ANDALÓ MENDES DE CARVALHO, Universidade Federal de Uberlândia

Possui graduação em Agronomia pela Universidade de Brasília (2000), mestrado em Agronomia (Entomologia) pela Universidade Federal de Lavras (2003) e doutorado em Agronomia (Entomologia) pela Universidade Federal de Lavras (2006). Atualmente é professora na Universidade Federal de Uberlândia. Tem experiência na área de Entomologia, com ênfase em controle biológico de insetos, atuando principalmente nos seguintes temas: controle microbiano, praga subterrânea e nematoides e fungos entomopatogênicos. (Texto informado pelo autor).

SANDRO CARVALHO IZIDORO, Universidade Federal de Itajubá

Possui graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade José do Rosário Vellano (1993), graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade José do Rosário Vellano (1994), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá (2001) e doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2015) com período sanduíche no Centre Nacional de Séquençage Genoscope (CEA - França). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Itajubá (Campus de Itabira). Tem experiência na área de Bioinformática Estrutural e Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, Algoritmos Genéticos e Predição de Função de Proteínas.

Citas

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Publicado

2024-10-21

Cómo citar

VENTURA , C. B., RODRIGUES, ÉRICK O., CARVALHO, V. A. M. D., & IZIDORO, S. C. (2024). IDENTIFICAÇÃO DE BICHO-MINEIRO E DE FERRUGEM NO CAFEEIRO UTILIZANDO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS E REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS. Revista De Estudios Interdisciplinarios, 6(3), 01–27. https://doi.org/10.56579/rei.v6i3.972

Número

Vol. 6 Núm. 3 (2024): REVISTA DE ESTUDOS INTERDISCIPLINARES

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