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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32603| Título: | Aplicação do processamento de imagens e de reconhecimento de padrões com rede neural na estimação da produção de macieiras |
| Título(s) alternativo(s): | Application of image processing and pattern recognition with neural network in apple production estimation |
| Autor(es): | Selzlein, Darlan Alaor |
| Orientador(es): | Aikes Junior, Jorge |
| Palavras-chave: | Processamento de imagens Redes neurais (Computação) Sistemas de reconhecimento de padrões Image processing Neural networks (Computer science) Pattern recognition systems |
| Data do documento: | 20-Jun-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | SELZLEIN, Darlan Alaor. Aplicação do processamento de imagens e de reconhecimento de padrões com rede neural na estimação da produção de macieiras. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2022. |
| Resumo: | A tecnologia é uma ferramenta importante no meio agrícola mundial, sendo responsável por melhorias na produtividade, com técnicas como a agricultura de precisão, e pela automação de processos antes manuais, como a colheita. Entre as diversas áreas da agricultura, a produção frutífera possui grande destaque global e um dos cultivos mais comuns desse campo é a maçã. Como todos os campos da agricultura, a maçã é alvo de investimentos tecnológicos que buscam melhorias de produtividade e de qualidade de cultivo e de vida dos agricultores. Diante disso, este trabalho teve como objetivo fazer a coleta de imagens de pomares de maçã e por meio delas estimar a quantidade de maçãs produzidas. Para tal, uma ferramenta de coleta de fotos foi elaborada e utilizada para a obtenção dessas imagens, que posteriormente foram unificadas em diferentes imagens panorâmicas. Foram, então, treinados modelos de detecção de objetos para identificar as maçãs nas fotos e, dessa forma, gerar a contagem. A técnica capaz de alcançar uma contagem de maçãs equivalente à 103,15% da contagem real no teste inicial, porém não foi capaz de manter esse resultado para testes subsequentes. |
| Abstract: | Technology is an important tool in the global agricultural environment, being responsible for improvements in productivity, with techniques such as precision agriculture, and for the automation of previously manual processes, such as harvesting. Among the various areas of agriculture, fruit production has great global prominence and one of the most common crops in this field is apple. Like all fields of agriculture, the apple is the target of technological investments that seek to improve productivity and the quality of cultivation and life of farmers. Therefore, this work aimed to collect images of apple orchards and, through them, estimate the amount of apples produced. To this end, a photo collection tool was developed and used to obtain these images, which were later unified into different panoramic images. Object detection models were then trained to identify the apples in the photos and, in this way, generate the count. The technique was able to achieve an apple count equivalent to 103.15% of the actual count in the initial test, but was not able to maintain this result for subsequent tests. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32603 |
| Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
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