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Visão computacional para identificação de tomates em imagens de tomateiros coletadas por câmeras de baixo custo

Processo: 18/20537-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2018
Vigência (Término): 31 de julho de 2019
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Luiz Henrique Antunes Rodrigues
Beneficiário:Yuri Figueiredo Borrmann
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Visão computacional   Internet das coisas   Sensores   Redes neurais convolucionais   Processamento de imagens   Tomateiro   Casa de vegetação

Resumo

A disponibilidade de microeletrônicos e sensores de baixo custo simplifica o desenvolvimento de sistemas capazes de adquirir, processar e modelar diversos fatores internos de uma casa de vegetação. Um desses sensores é a câmera, que pode ser utilizada para identificar frutos, doenças e pragas em cultivos. Neste trabalho será implementado um sistema de aquisição e processamento de imagens com o objetivo de identificar imagens que contenham frutos de tomates maduros ou imaturos em um cultivo realizado em casa de vegetação, utilizando apenas dispositivos de baixo custo e softwares de código aberto. O sistema será desenvolvido utilizando técnicas de aprendizado profundo, as quais têm apresentado bom desempenho em trabalhos similares encontrados na literatura. Em particular, serão utilizadas redes neurais convolucionais e, adicionalmente, serão avaliadas abordagens de transferência de aprendizado e de aumento de dados. Para análise dos resultados serão calculadas a precisão e sensibilidade da identificação, bem como a métrica F1-score.